说明：贝叶斯分类器的设计与实现，非常好的应用程序，能够在其上面实现人脸识别

贝叶斯分类 贝叶斯-人脸 贝叶斯分类器 人脸-贝叶斯 bayesian-face

说明：常用的分类方法，包括最近邻（NN），k均值（kmeans），k近邻，Fisher线性判别。

k近邻-matlab fisher--k近邻 k-NN分类 k-means-fisher k-近邻分类

说明：用adaboost法生成基支持向量机分类器，并对识别结果进行简单投票法集成。附有支持向量机工具箱和adaboost算法流程说明。

mstar 集成-Adaboost adaboost--matlab 投票分类 投票法分类

说明：贝叶斯分类器matlab版，可以用于图像分类，检索，模式识别相关工作

图像-贝叶斯 检索-贝叶斯 分类器 贝叶斯检索 贝叶斯-检索

说明：使用SVM对样本进行非线性分类，并画出决策面。不限制样本维数，经测试，对多维样本也有很好的分类效果。结果其他算法，可以实现较复杂的机器学习和模式识别。

matlab 分类 svm 进行 非线性

说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

matlab 分类 规则 决策 贝叶斯

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

matlab 分类 源码 测试 svm

说明：资源描述关于SVM（支持向量机的好实例），该实例是使用SVM算法对葡萄酒的种类数据进行分类和识别，代码中有相关的注释，是学习SVM的好的实例模板

matlab 分类 神经网络 svm 实例 预测 数据

说明：这个程序是我们组最近做的基于支持向量机（SVM）的声音识别实例，利用声音信号的梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数提取出声音信号的特征向量，然后建立一个基于支持向量机的分类模型实现声音的识别，这里是完整的MATLAB程序，可直接运行。

向量机 SVM 声音识别 梅尔倒谱系数 线性预测倒谱系数

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