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搜索资源 - k-means classifier
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一个matlab环境下的k近邻分类器,代码中有详细的注释说明,使用方便.-K-Nearest-Neighbor-Classifier MatLab Code
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K均值算法-分类器-有效抑制边缘点影响-简单有效-K-means algorithm- Classifier- effectively inhibiting the impact of edge points- simple and effective
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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K—
me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记
录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据
集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
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k-nearest neighbour classifier source code
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Kmeans classifier program-Kmeans classifier program
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K-means分类器，java实现，可以自己设定类别数目。已做成jar-K-means classifier, java implementation, you can set the number of categories. Has made jar
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Graphic Detection and Recognition using Bag-of-word method, finding feature vector with K-means classifier, training or testing data with Naive Bayes Classifier or PLCA method.
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一个半监督数据流集合分类器程序，其中每个单分类器采用k均值聚类算法。-A semi-supervised data flow classifier using k-means clustering algorithm.
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2类分类高斯混合模型
使用k-means的方法来初始化GMM，
基于EM算法计算出GMM模型参量。
测试GMM模型分别有2个，4个，8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s
Then improve the GMM models
iteratively based on the EM algo-rithm.
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图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
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In this era an emerging filed in the data mining is data stream mining. The current research technique of the data stream is classification which mainly focuses on concept drift data. In mining drift data with the single classifier is not sufficient
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K均值聚类。加深对K均值聚类分析算法的理解，掌握K 均值聚类分析分类器的设计方法。-K-means clustering. Deepen the K-means clustering algorithm to understand and master K-means clustering analysis classifier design method
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统计模式识别工具箱(STPRTool 版本2.12 2013-09-12) 功能有线性判别函数、特征提取、密度估计和聚类、支持向量机、贝叶斯分类器、交叉验证等-Statistical Pattern Recognition Toolbox
Methods:
Fisher,PCA,GMM,K-means,SVM,Bayes classifier,Cross-validation,KNN,etc.
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针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞
进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征
参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞
进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
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基于matlab的模式识别基础实例源代码，包括贝叶斯分类器，Fisher线性判别，主成分分析，k均值聚类等。-Based on pattern recognition based matlab examples of source code, including Bayesian classifier, Fisher linear discriminant analysis, principal component analysis, k-means clustering.
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三种分类器：决策树分类器，k-NN分类器和k-means分类器的运行时间以及运行准确率的比较。(Three kinds of classifiers: decision tree classifier, k-NN classifier and K-means classifier running time and accuracy comparison.)
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