搜索资源列表
FaceRecog_src
- 程序结构 整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分 算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分显式调用。 功能部分 功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分隐式调用。 应用部分 人脸识别Demo. 另外，工程中
1
- 基于WEKA平台的文本聚类研究与实现 文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支，是聚类方法在文本处理领域的应用。本文对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结，利用文本语料库，基于数据挖掘工具研究并实现了文本聚类的过程。本文首先给出了文本聚类的思想和过程，回顾了文本聚类领域的已有成果，列举了文本聚类领域在特征表示、特征提取等方面的基础研究工作。另外，本文回顾了现有的文本聚类算法，以及常用的文本聚类效果评价指标。在研究了已有成果的基础上，本文利用20 Newsgroup文本语料库，
drtoolbox-Matlab
- MATLAB特征选择与降维工具箱，内含34种特征降维方法，从作者的博客主页下载，代码完整，附中英文的相关说明。-Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction
FastICA
- 独立成分分析matlab代码，进行特征降维与特征选择(ICA transform for feature selection)
降维与特征选择
- 在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。 对于这两个概念，很多初学者可能不是很清楚他们的区别。很多人都以为特征降维和特征选择的目的都是使数据的维数降低，所以以为它们是一样的，曾经我也这么以为，这个概念上的误区也就导致了我后面对问题的认识不够深入。后来得到老师的指点才彻底搞清楚了两者的关系，现总结出来与大家分享。(Feature reduction and feature sele
神经网络入门13课源码
- 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Part