说明：这是糖尿病性视网膜病变，利用支持向量机分类器的自动检测的代码。我们使用某种算法来检测这一疾病。但该算法不是有效.我们正在寻找有效的一个。糖尿病视网膜病变 （DR） 是造成糖尿病患者的视力威胁的风险。它是因由于糖尿病视网膜损伤发生的。早期诊断和治疗已被证明防止视力丧失和失明。眼底照相机获得的视网膜图像...

matlab 检测 自动 支持 向量 糖尿病 视网膜 病变

说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：用于细胞分类，提取细胞特征。一种藻类细胞图像自动分类方法,所述自动分类方法包括以下步骤:对藻类图像进行预处理,获取处理后的藻类图像;根据处理后的藻类图像,进行藻类图像视觉特征提取,获取多特征融合表示的特征向量;将所有藻类细胞按照类别进行分类,提取每类细胞中的特

说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：本代码是基于形状和颜色， 其次提出了一种基于多分类器集成的分类方法，在该方法中采用NND、BP神经网络、基于类中心的欧式距离法三种分类器作为集成分类器的基分类器，投票表决法作为集成规则。从实验结果可以看出，该方法可以集成各个分类器的优点，抑制它们各自的缺点，与已有的单分类器相比该方法有更好的分类效果...

提取 交通标志 特征

说明：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权...

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说明：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

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说明：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：本资源中包含两个基于Kmeans聚类分析的彩色图像分割算法。Kmeans1算法将彩色图像分解到Lab空间，然后在ab变量空间里进行Kmeans聚类分析，最后将各类再转回到RGB空间，得到彩色分割结果。Kmeans2算法将彩色图像分解到RGB空间，然后在RGB三个变量空间里进行Kmeans聚类分析，最...