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prefixspan-0.4-ngram04
- pre-fixSpan算法，该算法是C++语言实现的，主要用模板实现prefixspan的投影数据库架构及模式生长功能
CroppedYale
- 这是一个经过裁剪的yaleB数据库,对做模式识别的人来说非常有用的库.
db_feret
- 这是一个feret数据库,对做模式识别的人来说非常有用的库.
ISODATA
- 模式识别下的ISODATA算法 例子为IRIS数据库数据-ISODATA algorithm for pattern recognition under the examples for the IRIS database data
bp-assort
- 应用bp算法实现对iris数据库的分类，iris数据库是人们广泛使用的用于模式分类的实例系统。它含有150个例子，分为三类，每个类由四个实数特征值描述，分别表示萼片（sepal ）长度，萼片宽度，花瓣（petal ）长度，花瓣宽度。问题是根据这四个特性值分类三种iris 植物，输入为四个特征值和类别 （5.1 3.5 1.4 0.2 0），输出算法分类结果 -Bp algorithms applied to the iris database, the classification, iris
Ex1
- 模式识别某次课程的作业，完成了高斯分布下的两种贝叶斯分类器,以及非参数的K近邻、Parzen窗方法，采用UCI机器学习数据库中的某些数据作为样本，使用交叉验证方法确定参数-Pattern recognition of a particular course work, completed under the two Gaussian Bayesian classifier, and the non-parametric K-nearest neighbor, Parzen window meth
Advanced-Data-Mining
- 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。 -Data Mining (Data Mining), that is stored in the database from the data warehouse or other repository of large amounts of data to obtain valid, novel, potentially useful
Data-Mining-Concepts-and-Techniques
- 介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度 提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现 方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。 除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题-Introduction What is data mining, knowledge of what is found in the database. The book provides the m
data-mining-technology
- 数据挖掘是知识发现过程的一个基本步 骤。KDD是一门交叉学科，它涉及统计学、数据库技术、计算机科学、模式识别、人工智能、机器学习等多个学科。 -Data mining is a fundamental step in the knowledge discovery process. KDD is an interdisciplinary, it involves statistics, database technology, computer science, pattern reco
matlab-written-number-recognistion
- 本程序基于“图像模式识别—VC++技术实现”写就，实现了线性和非线性手写数字识别。 程序主文件是homework.m 程序包括homework.m,homework.fig,Getfeature.m,losstab.m,losstab.fig,samplelib.m,samplelib.fig,save_sample.m,save_sample.fig 和数据库template.mat。 具体实现可以参考程序内注释。-this is a matalb programme,i
PatternRecognition
- (1)Bayes分类 已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？ (2)聚类 使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 (3)鉴别分析 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。 用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat