说明：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

matlab 实现

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...

matlab 分割 图像 方法 使用

说明：所提出的方法的目标是群集Ñ定点数为K群集，所以，在同一组中的对象之间的相似性是高而在不同的组中的对象之间的相似性是低。点相似性是通过投票措施，考虑到该点定义距离。使用表决制剂，聚类的问题减少到最大化的同一个群集的点之间票数的总和。它认为，基于投票最大化导致集群具有优势有关群集的紧凑，工作，以及为群集...

matlab 投票 矩阵

说明：关于二型模糊的程序，Zadeh教授在提出模糊集时曾经提到集合的模糊性程度问题，将传统的模糊集合扩展开来，进一步给 出模糊集合中隶属度值的模糊程度，从而使描述的模糊集合模糊性增强，这种扩展的一型模糊集称为二型 模糊集合，基于二型模糊集合建立的系统称为二型模糊逻辑系统。1999年，美国著名教授J.M.M...

matlab 软件 系统 模糊

说明：资源描述随机过程的概念 一个随机试验的结果有多种可能性，在数学上用一个随机变量（或随机向量）来描 述。在许多情况下，人们不仅需要对随机现象进行一次观测，而且要进行多次，甚至接 连不断地观测它的变化过程。这就要研究无限多个，即一族随机变量。随机过程理论就 是研究随机现象变化过程的概率规律性的。...

matlab 模型 马氏

说明：B题详尽中文参考文献

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：应用背景现在的前列腺疾病在成人和老年人中很常见。因为所有类型的前列腺疾病都有类似的症状，很难诊断恶性前列腺癌的早期阶段。在这项工作中，试图找出类型的利用纹理分析法对腹部电脑断层图像的前列腺疾病。前列腺区域是分段的图像切片。利用不断变换为顺序基于分割的图像纹理特征提取真正的变换映射（SMRT）。六个不...

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说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...

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说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

识别 模式 近邻 剪辑

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

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