说明：function [clusters，c，F]=fisher_classify(A，B，data) fisher判别法程序 输入A、B为已知类别样本的样本-变量矩阵，data为待分类样本 输出C为判别系数向量

Fisher-判别法 Fisher向量 Fisher系数程序 Fisher判别系数 fisher判别

说明：验证了基因外显子的三周期特性，提出了一种优化确定阈值的方法，分别用固定窗口滑动，及滑动序列来对基因进行识别。

基因识别 外显子 exon genes 滑动窗口

说明：使用K-means，混合高斯模型（GMM），层次聚类算法实现的多类别数据的聚类。内含详细的实验报告。

BP_adaboost gmm--code 混合高斯-matlab gmm-matlab matlab-clustering

说明：用结点表示属性，用有向边表示属性之间的依赖关系，把类别属性作为根结点，其余所有属性都作为它的子节点。通常，用虚线代表NB所需的边，用实线代表新增的边。属性Ai与Aj之间的边意味着属性Ai对类别变量C的影响还取决于属性Aj的取值。

matlab 分类 算法 贝叶斯

说明：在matlab的扩展编程中，我们可以使用HMM算法进行语音识别，这种方法对于那些正在学习语音识别的人来说具有极大的实用价值。

扩展编程 HMM算法 语音识别 实用价值

说明：简单地实现了一、二、三维的K均值聚类，效果还不错，适合初步学习模式识别的同志们

grownsy8 聚类三维 一维k均值聚类 k聚类一维 k均值聚类三维

说明：顺序聚类算法-BSAS，并在matlab上实现。在输入矩阵和参数后，对其进行顺序聚类，得到聚类类别标签和聚类中心

bsas顺序聚类 BSAS-+-MATLAB matlab聚类 聚类MATLAB 矩阵聚类

说明：利用GK算法进行数据聚类。GK算法是一种改进的模糊聚类算法，在FCM的基础上改进的，能够识别不同形状的聚类结构。

GK算法 数据聚类 模糊聚类算法 FCM 聚类结构

说明：meanshift聚类，找到聚类中心，以及数据的类别

聚类 聚类数据 数据的聚类 data-clustering meanshift--聚类

说明：c-mean聚类算法源代码，通过对输入数据进行训练和分类类别设定，能够得到数据的聚类图。

聚类-训练 c-mean-clustering 聚类算法 分类-代码 mean