说明：Computing regularization paths for learning multiple kernels另一个多核学习算法 可用于多类分类 目标检测

多目标检测 multiple-kernel regularization 分类-多类 Kernel

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：对于初学matlab的同学会有帮助，包含了阵列信号处理的常见算法，毕业设计有用，matlab开发工具箱中的支持向量机，Relief计算分类权重，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

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说明：分割使用模糊的图像区域的c-means算法...的FCM算法通过分配像素每个类别利用模糊成员。让XZ（X1，X2，。，XN）表示具有N个像素的图像被划分成C簇，在那里习近平代表多光谱（功能）的数据。为每个聚类中心的初始猜测开始，FCM收敛为VI的解决方案代表着当地最小或成本函数的一个鞍点。收敛可以通...

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说明：非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.

序列最小优化算法 非平衡数据集 分类

说明：BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器，利用此方法设计出强分类器。

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说明：在许多现实世界的应用中，我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如，治疗结果的预测（Bickel et al.，2008），预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中，预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务，这些任务是时间相关的（周等。，2011B）。一个简单的方法是独立解决这...

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说明：资源描述AdaBoost算法是机器学习中的一种重要的特征分类算法，常用于特征选择和特征加权。在表情识别中常需要利用AdaBoost算法对多尺度、多方向的高维Gabor复制图像进行筛选。

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说明：景区简介-------------------------------------------------------------此文件夹包含用于获取20NEWSGROUPS数据集[ 2 ]实验结果代码。要求----------------------------------------------...

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说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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