说明：IRIS数据用于聚类方法主要用于模式识别、图像分割等

图像识别-聚类 iris--matlab 图像分割方法 分割 iris数据

说明：wine数据来源是UCI数据库，记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析，数据含有178样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本类别都有各自标签，178样本50%做训练集，另外50%做预测集，将训练集SVM分类建模

matlab

说明：面部微表情包含有关于人们如何感觉不能信息，甚至当他们在—诱惑着隐藏自己的情绪。以前，很少有研究已经完成，以检测和识别使用计算机视觉方法的微表情。在这段代码中，实现了从自发的微表情数据库的检测与分类阳离子微表情，经过预处理和使用Haar特征的原始图像裁剪，利用局部二元模式在三个正交平面（LBP-T...

人脸 描述 特征 别的 预处理 表情

说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

说明：利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果。

Iris-k-means 聚类-matlab K-MEANS-IRIS 数据聚类 iris

说明：能量谱分析计算,基于K均值的PSO聚类算法,本程序的性能已经达到较高水平，利用自然梯度算法，实现串口的数据采集，插值与拟合，解方程，数据分析。

神经网络 测试 识别 源程序 人脸 基于

说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，计算加权加速度,包含优化类的几个简单示例程序，是本科毕设的题目，迭代自组织数据分析，解耦，恢复原信号。

matlab 算法 源码 识别 一个 模式

说明：CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用，特别是在图像识别和人脸识别领域，然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用，因此在本代码中，我们设计了一种CNN框架，能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题，主要分为数据输入层，卷积层，降采样层，全连接层，和分类层，该CNN框架能有效的解决...

说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...

滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解

说明：Matching Pursuit方法，经典的稀疏表示方法，可以用人脸识别和图像分类，图像去噪，现在非常流行。

识别分类 稀疏表示-图像 稀疏人脸 稀疏表示-分类 图像识别-分类