搜索资源列表
PatternRecognition
- 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法
linjin
- 用k近邻法和剪辑近邻法分类样本点，模式识别实验内容之一-K neighbors with neighbors and editing sample points classification, pattern recognition one experiment
Patternrecognition
- 模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。-Basic method of pattern recognition matlab source code, including the least squares method, SVM, neural network, 1_k neighbor method, editing method, feature selection and feature transformatio
VirtualDub-1.5.4-P4
- 虽然VirtualDub是一套免费的多媒体剪辑软件，但它的功能可一点也不输给Premiere以及Media Studio等专业等级产品的功能。在VirtualDub中主要的功能可以区分为两大部份，一是可以让您针对现有的电影短片文件如。AVI以及。MPG等做编辑的工作，另一项则是可以搭配您的影像补捉卡做即时的动态影像捕捉的功能。供大家参考-Although VirtualDub is a free multimedia editing software, but its function is n
cut_sample
- 使用二分法对样本集进行剪辑，剪辑法的思想，就是将样本集分成训练集与考试集， 利用训练集样本对考试集的样本进行分类（使用近邻法），如果考试集中某个样本分类错误的话，将这个样本删除。在该函数中，使用最近邻法，只进行一次剪辑（遍历完考试集中的样本以后退出）。还有一种重复剪辑法（适用于样本比较多的情况），把样本随机分为多个样本集，将相邻的两个样本前一个作为考试集，后一个作为训练集，调用二分剪辑。所有的样本子集剪辑完毕以后，在递归调用，直到没有样本被剪辑掉,没得讲，重复剪辑的效果肯定好一些。 -Th
KNN
- 自己编写的近邻法算法，包括k近邻法、两分剪辑和重复剪辑、压缩算法。在文档中给出了一个简单的算法原理说明，详细参考边肇的《模式识别》。注：里面的分类线绘制算法存在一些问题，仅供大家参考修改。-The nearest neighbor algorithm written by myself, including k nearest neighbor, the two sub-editing and re editing, compression algorithm. The document giv
tuxingcs
- cs 剪辑很好的程序推广裁剪直线段的CS算法，使之能处理裁剪窗口为任意凸多边形的情况（待裁剪多边形、裁剪窗口自己定义）；-cs
111
- 基于MATLAB的近邻法剪辑算法的实验，源代码，及数据分析-Based on the MATLAB nearest-neighbor method clip algorithm experiment, the source code, and data analysis
pr_basic_code
- 模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换-Basic method of pattern recognition matlab source code, including the least squares method, SVM, neural networks, 1_k neighbor method, the clip method, feature selection and feature transformati
Clip_Nearest_neighbor_method
- 对“data3.m”数据，采用剪辑法、压缩法生成参考集，近似描绘其决策面，并用所有数据测试其分类效果。-The "data3.m" data, using the clip method, compression method to generate a reference set, approximate portrayed its decision-making surface, and all the data to test their classification.
knn_train
- 最小近邻法，融入了多重剪辑法，已通过验证。-Minimum nearest neighbor method, into a multi-clip method, has been verified.
jianji
- 剪辑近邻法当不同类别的样本在分布上有交迭部分的，分类的错误率主要来自处于交迭 区的样本。当我们得到一个作为识别用的参考样本集时，由于不同类别交迭区域 中不同类别的样本彼此穿插，导致用近邻法分类出错。因此如果能将不同类别交 界处的样本以适当方式筛选，可以实现既减少样本数又提高正确识别率的双重目 的。为此可以利用现有样本集对其自身进行剪辑。 -Clips neighbor method when samples of different types of distribution
myknn
- 自己写的knn算法，加入了剪辑近邻法,可以对类别交界处进行剪辑-knn written by myself