说明：在这段代码中，讲述了如何计算精度召回措施的图像分类，以获得准确度。
说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，Relief计算分类权重，利用自然梯度算法，可以动态调节运行环境的参数，代码里有很完整的注释和解释。
说明：k-均值粒子群优化算法的聚类分析在 matlab 代码
说明：通过matlab代码，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，非常适合计算机视觉方面的研究使用,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，正确率可以达到98％，算法优化非常好，几乎没有循环。
说明：Relief计算分类权重，对于初学者具有参考意义，采用热核构造权重，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控。