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最近邻法分类器演示
- 本程序是一个最近邻分类算法的演示程序，本程序完成了三种最近邻的演示并实现算法的分析-this procedure is a nearest neighbor classification algorithm the demo program, the completion of a three - Nearest Neighbor algorithm demonstration and analysis
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
混沌时间序列预测
- 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffin
interpolation.rar
- 几种传统的图像插值放大方法：最近邻插值法，双线性插值法，双三次插值法,Several traditional interpolation to enlarge the image : nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation.
2rar.rar
- 用matlab写的最近邻和K近邻法分类器，简单易懂，适合初学者,Written with matlab and K-NN nearest neighbor classifier, easy to understand for beginners
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- 根据所给样本数据用三种不同的方法绘制该公路并估计其长度。 分别用线性插值法、最近邻域插值法和三次样条插值法计算公路长度，并用勾股定理估计公路的长度 -According to the sample data in three different ways, the road map and estimate its length. , Respectively, by linear interpolation, nearest neighbor interpolation domain
IDASimulation
- 本文针对SLAM数据关联中使用最为广泛的最近邻方法作了改进，利用特征估计位置与载体预测位置之间的欧氏距离计算代替了全部特征与每个量测之间的马氏距离计算，避免了大量的矩阵乘法计算。该算法简单易行，降低了算法的计算复杂度，有利于SLAM算法的实时执行，且关联效果与全局最近邻法相同-In this paper, SLAM data association in the most widely used methods of improving the nearest neighbor, using t
moshishibie
- 先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。-First C-means clustering algorithm procedures and with the following data for cluster analysis. After confirming t
pcafacerecognition
- 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵，最近邻法测试对测试集识别的精度-pca face recognition
neib
- 资料分群与样式辨认中关于最近邻法则加速方法介绍-Data Clustering and Pattern Recognition
Nearestneighbor
- 模式识别问题最近邻算法的matlab实现，可以模拟实现最近邻法的核心，是一个不错的代码- Nearest neighbor algorithm for pattern recognition problem of matlab to achieve, can simulate the nearest neighbor method to achieve the core of the code is a good
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
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
IR
- 一个简单的图像配准，利用了最近邻法进行仿真-image registration
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
the-most-nearest
- 用最近邻法对数据进行分类，比较简单和基础的分类方法，可用于图像处理-With the nearest neighbor method for data classification, the classification of simple and basic method can be used for image processing
root-finding
- 三种方法求方程的根，二分法，最近邻法，和错点法-three methods for getting the root of equation
Nearest-neighbor-interpolation
- 使用最近邻插值法对图像进行缩放处理的matlab程序-Using the nearest neighbor interpolation image zoom processing matlab program
Umoshishibies
- 先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=xx4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离.-C-means clustering procedure, and the following data and cluster analysis. Confirm the programming is correct, Ca
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.