说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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说明：TwoMethodsThe 两个方法用于绩效评价的评价可能有以下几点： a) 图像灰度分割图像由 K-均值 （K = 3） b） 图像分割通过设置两个值 forintensity 阈值。在这两个上面提到的方法，我们地面的真理是灰色的形象，我们有两种方法之一在应用之前手动分割。Implementati...

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说明：线性SVM算法设计分类器，对一组数据进行分类

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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：向量机运算的主要算法都在里面了，只需要简单输入几个参数即可运算，是科研，教学，和自己的神器啊。压缩包中有详细的使用说明。内容该工具箱包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法(1) Main_SVC_C.m                --- C_SVC二类分类算法(2) Main_SV...

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说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

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说明：多种实现三组数据集（iris测试数据）分类的算法实现（LMS、MSE、HK等。

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说明：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

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说明：对类别不平衡的分类问题的几种算法实现，包括PNN，smote，BP-AdaBoost

类别不平衡 不平衡分类 pnn-adaboost adaboost--matlab Bp—adaboost