8686
社区成员
- 全部
高斯线性分类器MATLAB小算例下载
在MATLAB中随机生成散点图，并通过高斯线性分类器对散点进行高斯线性分类
相关下载链接：//download.csdn.net/download/qq_43004528/10612499?utm_source=bbsseo
相关下载链接：//download.csdn.net/download/qq_43004528/10612499?utm_source=bbsseo
...全文
当前发帖距今超过3年，不再开放新的回复
发表回复
还没有回复，快来抢沙发～
高斯分类器非线性分类MATLAB算例下载 在MATLAB中随机生成散点图，高斯线性分类器无法正常分类的情况下对散点进行高斯非线性线性分类 相关下载链接：//download.csdn.net/download/qq_43004528/10612508?utm_source=bbsseo
最小错误率贝叶斯分类器（包含matlab程序） 最小错误率贝叶斯分类器（包含matlab程序）1. 最小错误贝叶斯分类器原理2.最小错误率贝叶斯分类器的图形表示3.三类最小错误率贝叶斯分类器实验实验代码 1. 最小错误贝叶斯分类器原理 在对模式进行识别时，在存在...
线性分类的几何高斯核增强误差估计：这是线性SVM分类的增强误差估计算法的快速实现。-matlab开发 对于一般情况，它使用基于蒙特卡罗采样的算法进行分类，但对于线性分类的情况，可以应用解析解[1,2]。 这是基于 N 维球冠体积计算的支持误差估计的几何方法 [公式在 3 中给出]。 几何支持误差估计算法是非常快速的...
SVM代码实现非线性分类 Matlab版 一、前言 在已经实现线性分类的基础上，进一步实现非线性分类的情况。其流程与代码与上一篇博客中的线性分类实现很相似。下面先谈一下sv与bsv，这些概念在西瓜书上可以找到的。关于这里出现的公式的推倒，请参考...
RBF神经网络参考模型自适应MATLAB实现（分析） 一般的神经网络的作用是去做一些分类，回归等工作，能够根据系统输入，在训练好的神经网络系统下分类或者预测出系统的输出，我主要的工作不是做分类器，这个方法主要运用在机器视觉上，我的研究生主要工作是逼近一个...
softmax分类器matlab代码_【机器学习】对数线性模型之Logistic回归和SoftMax回归，最大熵模型... 编辑 | 文杰、yuquanle原文链接：【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型mp.weixin.qq.com 一、Logistic回归 分类问题可以看作是在回归函数上的一个分类。一般情况下定义二值函数，...
Matlab 实现线性svm两类和多类分类器 线性分类和SVM原理 网上有很多写的好的博客讲解线性分类和SVM，本人讲解能力差，就...训练svm分类器实际上是解二次规划问题，matlab里用到的是quadprog函数，其使用用法可参见matlab官方文档: http://cn.mathworks.co
lda模型matlab代码-PatternRecognition_Matlab:通过训练数据集学习特征约简预测和分类器模型，并将其用于对... 通过训练数据集学习特征约简预测和分类器模型，并将其用于对测试数据集进行分类。 本文比较了几种减少特征的方法：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）及其核方法（KPCA，KLDA）。 相应地，实现了几种分类算法：...
SVM分类器（matlab） 支持向量机（Support Vector Machine，SVM)，可以完成对数据的分类，包括线性可分情况和线性不可分情况。1、线性可分 首先，对于SVM来说，它用于二分类问题，也就是通过寻找一个分类线(二维是直线，三维是平面，多维...
在MATLAB中实现Bayes分类器 Bayes分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用Bayes公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。...这里使用MATLAB简单实现Bayes分类器。
最小错误率贝叶斯分类器 本次实验的主要内容是编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，其中假设两个模式类的条件概率分布均为高斯分布。本次实验自定义一个函数self_mvnrnd(varargin) ，输入8个参数，其中，参数1，2，3，4...
学习|模式识别|最小错误率贝叶斯分类和matlab实现 1、贝叶斯公式 首先要知道贝叶斯公式： 其中，是先验概率，是条件概率，我们要求的是后验概率。...在模式分类时，我们的目标是尽量减少分类的错误，即追求最小的错误率，用式子表达就是： 这个...
Matlab-SVM分类器 支持向量机（Support Vector Machine，SVM)，可以完成对数据的分类，包括线性可分情况和线性不可分情况。... 并用线性函数f(x)=w·x +b来构造这个分类器(如下图是一个二维分界线） 其中，w是权重向量，x为训练元
matlab非线性系统频域标识,基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真 第 29卷 第 2期 许昌学院学报 Vol. 29. No. 2 2010年 3月 JOURNAL OF XUCHANG UN IVERSITY Mar. 2010 收稿日期: 2008 - 10 - 22 作者简介:郭利辉 (1981—)女 ,河南洛阳人 ,助教 ,在读硕士研究生 ,研究方向:电机与...
图像分割综述 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。...
基于fisher线性判别法的分类器设计 0.引言说明 这篇文章实际上是楼主上的模式识别课程的课堂报告，楼主偷懒把东西直接贴出来了。...讲道理，老师给的数据太坑爹了，好几类都不能用线性判别来区分，必须用非线性分类器，当然这是我在设计完本分类
模式识别三--MATLAB实现贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化，它...
高斯过程回归GPR-MATLAB语法解释 1 函数function 1.1 readtable T = readtable(filename) 通过从文件中读取列向数据来创建表：比如，T=readtable(‘abalone.data’,‘Filetype’,‘text’,‘ReadVariableNames’,false); 语法解释： ...
matlab不运行一段代码-Support-Vector-Machines:使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器 使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器 此代码已在octave版本4.2.1上成功实现 要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中。 如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd...
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现 所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新
matlab生成线性、非线性、高斯分布的随机数并聚类+产生带标签的数据点（正类和负类） 1.GeneRand_Category function GeneRand_Category() %UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要 ... %高斯分布的第一类数据集合. %normrnd产生均值为2，方差为1的随机数，100行，2列 Category2=[normrnd(10,1,100,2...
实验3：利用SVM实现线性高斯分类 实验3：利用SVM实现线性高斯分类 hw3.1 Perceptron： Consider running the Perceptron algorithm on some sequence of examples S (an example is a data point and its label). Let S′ be the same set of ...
Matlab实现BP神经网络和RBF神经网络（二） RBF神经网络：RBF网络和BP网络都是非线性多层前向网络，它们都是通用逼近器。对于任一个BP神经网络，总存在一个RBF神经网络可以代替它，反之亦然。但是这两个网络也存在着很多不同点，他们在网络结构、训练算法、...
模式识别方法总结--最小错误率贝叶斯分类器 1.先验概率：在缺乏某种事实的情况下描述一个变量。比如预测下一次捞到的鱼的类别是很困难的，假设下一次捞到鲈鱼的概率为,捞到鲑鱼的概率为，这里的就是先验概率 2.后验概率：是在考虑了一个事实之后的条件概率。...
MATLAB实现支持向量机SVM分类简介 SVM的目标是通过在属于两个不同类别的两组数据点之间找到良好决策边界（decision boundary）来解决分类问题。决策边界可以看作一条直线或一个平面，将训练数据划分为两块空间，分别对应于两个类别。对于新数据点的...
