说明：K-means聚类，将多个点根据各自的坐标，一定的算法分析，在matlab上可以看到聚类结果图像，帮助人们更好的分类不同的点，确定选址问题

点k-means 选址 matlab-选址 聚类-选址 图像分类

说明：利用matlab进行小波分解，然后重构得到融合影像，并进行傅里叶分类。

小波影像分类 影像分类 影像融合 傅里叶分类

说明：基于灰度共生矩阵和K均值聚类的纹理图像分割，matlab实现

聚类图像分割 矩阵分割 matlab纹理分割 k聚类分割 图像纹理

说明：aboost分类器进行训练，学习，效果非常好

分类器matlab site:www.pudn.com adaboost adaboost-matlab Adaboost分类

说明：K均值聚类算法，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用K均值聚类算法进行图像分类的基本方法

k均值图像处理 K均值图像识别 图像识别-分类 K. k均值-聚类

说明：pca做特征降维，然后进行特征空间随机分割构造多个svm分类器，并行处理，对样本进行分类，基于特征空间的svm多分类器

SVM--matlab SVM多特征分类 PCA-SVM svm-pca SVM

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：人脸识别：pca特征提取后，用神经网络进行分类

人脸识别分类 pca--分类 神经网络-人脸 pca-人脸-分类 PCA特征识别

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：基于最小欧式距离的模式识别分类，对于简单直观明了。

matlab距离分类 欧式-识别 最小欧式距离 matlab-分类 模式识别