说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K  ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。

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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...

matlab 分割 算法 图像 fcm 用于

说明：该压缩包中包含：BA无标度网络、随机图、WS小世界网络、NW小世界网络、最近邻耦合网络、平均路径长度、度分布、聚类系数的matlab源代码。

BA-network BA随机图 BA--度分布 NW小世界-matlab network-model-matlab

说明：使用混沌与分形分析的例程，分形维数计算的毯子算法matlab代码,采用的是脉冲对消法，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，包含收发两个客户端程序，进行逐步线性回归。

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说明：人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

人脸识别 classifier lda2d 近邻 Nearest-neighbor

说明：人脸识别中2DLDA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

人脸识别 classifier lda2d 近邻 Nearest-neighbor

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，Relief计算分类权重，ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，进行波形数据分析。

说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，意信号卷积的运算,并且绘制图象。

说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...

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