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DHMM，离线隐马尔科夫模型用于模式分类的好例子，特征采用Kmeans进行离散化。-DHMM, off-line Hidden Markov Model good example for pattern classification, feature discretization using Kmeans.
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这是一个隐马尔可夫模型前向算法，各位亲可以下载使用，一般用于计算分类，预测，-This is a hidden Markov model before the algorithm, you can download pro, generally used to calculate the classification, prediction, etc.
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Image classification by a Two Dimensional Hidden Markov Model
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In this paper we present the necessary theory to
detect fraud in credit card transaction processing using a
Hidden Markov Model (HMM). An HMM is initially trained
with the normal behavior of a cardholder. If an incoming
credit card transaction is
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。
不是最优方法，实践中比较流行。
通俗但不一定易懂的规则是：
1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。
2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。
3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。
不是最优方法，实践中比较流行。
通俗但不一定易懂的规则是：
1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。
2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。
3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
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