说明:用SVM算法实现聚类与分类的例程。内附实验数据,运行结果以及经典参考文献一篇《A New Fuzzy Cover Approach to Clustering》
说明:该程序分别提取正负样本图像的HOG和LBP特征,利用支持向量机进行样本训练,得到行人分类器。利用训练好的分类器进行检测,实验结果表明,该方法可以有效检测出图像中的行人,并达到了较好的检测结果。
HOG-LBP-detection 行人检测hog+lbp LBP-detection 图像特征提取 HOG特征-matlab
说明:matlabk-means聚类多维数据分析
说明:基于统计直方图结合概率神经网络,实现了对作用面结构类型的分类预测。从预测结果来看,统计直方图提取出的特征,具有很好的区分能力,而且可以通过调节划分的区间个数和节点的选取方式,达到对作用面结构的不同粒度的描述,以适用于不同目的的研究,这可能对与结构有关问题的研究具有启发性。
说明:本程序为模糊聚类算法在图像分类中的应用。(图像的大小为30*30)。-This procedure for the fuzzy clustering algorithm in image classification applications. (Image size is 30* 30).
说明:support vector manchine and kNN分类的源代码.支持向量机是数据处理的比较良好的方法.最紧邻分类也是比较经典的
说明:基于神经网路的遥感图像分类,使用神经网络对几幅不同频段的遥感图像分类,主要是区分图像中不同的地形区域。