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支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
2D-LDA
- 2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有实验的结果。-code for face recognition based 2D-LDA，the performance is nice！
mtl4-alpha-1-r6418
- 矩阵运算源码最新版本，支持矩阵乘法、转置求逆，特征值特征向量等操作。-Source the latest version of matrix operations in support of matrix multiplication, transpose inverse, eigenvalue eigenvector and so on.
PCA
- 对输入的高维特征向量进行pca降维后输出低维的特征向量-PCA dimensionality reduction
pattern-recognition
- 基于特征向量的人脸识别，有训练集和样本集，通过Adaboost强分类器算法实现，结果精确度达到95 以上，给定一个example,就可以在样本集中识别出对应的人脸。-Face recognition based on feature vectors have the training set and sample set by Adaboost strong classifier algorithm, the results of more than 95 accuracy, given an
createFaceEignDatabase
- 利用一个小样本人脸样本库创建数据库ar_test.mat中的训练样本数据和待测样本数据将生产的数据库文件.mat利用FDDL程序进行测试，分类；在程序最后先利用最短距离测试提取特征的效果本文利用SVD分解，并提取了每一幅图像的前3列特征向量（前三个主成分），共计3*200个特征向量，构成一个训练样本列元素最后的简单分类测试效果在90 ，区分度较好，能够适用于其他分类器实验..后续中，选取了第一主成分，发现识别率达到100 ；选取了前33个，反而低于了90 ，不知如何解释？-Using a sma
bp_network
- 对两种类型的纹理图像，各选取30幅，计算灰度共生矩阵，提取特征向量；构件BP神经网络分类器，用每种类型的前20幅对分类器进行训练，后10幅用来测试分类效果。-Two types of texture image for each select 30 calculated GLCM, extracting feature vectors member BP neural network classifier, before use each type of 20 pairs classifier
网学学习书籍大全
- 在基于内容图像检索中，图像的底层视觉特征和高层语义概念之间存在着较大的 语义间隔。使用机器学习方法学习图像特征，自动建立图像类的模型成为一种有效的方法。 本文提出了一种用支持向量机（SVM）实现自然图像自动语义归类的方法，基于块划分聚 类得到特征向量作为SVM 训练样本，实现语义分类器。由于参与聚类的是某类图像所有块 的特征，提取的特征更能反映某一类图像特征。实验证明这种方法是有效的。
azgghmgf
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，kQoRsSG参数是机器学习的例程，预报误差法参数辨识-松弛的思想，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，PfMELJr条件是小学期课程设计的题目，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, kQoRsSG parameter Machine learning routines, Predictio
epybxvgk
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，oXvMnvD参数表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，使用混沌与分形分析的例程，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，QFhTHqa条件包括调制，解调，信噪比计算，包括面积、周长、矩形度、伸长度。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, oXvMnvD parameter Between two images showing the
gkvbjswu
- 粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，rlXFUJP参数在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，rihepJj条件计算多重分形非趋势波动分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, rlXFUJP parameter In matlab R2009
dqpxzwik
- 本程序的性能已经超过其他算法，xRvQTVW参数主同步信号PSS在时域上的相关仿真，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包含收发两个客户端的链路级通信程序,UialvPF条件包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。- This program has exceeded the performance of other algorithms, xRvQTVW parameter PSS primary synchronization
knyrrvft
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，GPS和INS组合导航程序，本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,用MATLAB实现的压缩传感。-Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, You can achieve data classification and regre
hxpjamur
- 一种流形学习算法（很好用），包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Relief计算分类权重，多姿态，多角度，有不同光照,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，虚拟力的无线传感网络覆盖。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, R
jjvztnbc
- 采用的是脉冲对消法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，Relief计算分类权重，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。-It uses a pulse of consumer law, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Relief computing classificati
dvhbwgmc
- 包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，连续相位调制信号(CPM)产生，Relief计算分类权重，最小二乘回归分析算法，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Continuous phase modulation signal (CPM) to produce, Relief co
nfdqrggw
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，MIMO OFDM matlab仿真。-You can achieve data classification and regression pattern recognition, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning mode
ehxmefig
- 对HARQ系统的吞吐量分析，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，LCMV优化设计阵列处理信号，能量熵的计算，模拟数据分析处理的过程，包括广义互相关函数GCC时延估计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。-HARQ throughput analysis of the system, Between two images showing the relative circumstances of each pixel, LCMV optim
svmtrain
- 基于支持向量机的对指定多个包含特征的训练集图片，包含label信息。训练后，可对于相同格式的图片进行分类。(A training set image containing multiple features is included in the support vector machine (SVM), which contains label information. After training, the pictures in the same format can be classifi
基于支持向量机的图像分类
- classifier.mat文件太大未上传。可运行一次main3生成 getFeatures.m 获取灰度共生矩阵相关特征 main-main6 训练 + 识别 predict.m 单独的分类程序 temp.m 单独的分类演示程序(classifier.mat file is too large to upload. Can run a main3 to generate getFeatures.m Get the grayscale co-occurrence matrix rel