说明：模式识别中的一对一多类分类器，也称multiclasssvm

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说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...

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说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：国赛优秀论文--用神经网络对水稻飞虱鸣声进行模式分类

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：模式识别，聚类分析的最大最小距离算法算法matlab演示

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说明：浅谈电子商务盈利式的分类

Mathorcup高校数学建模挑战赛

说明：贝叶斯分类程序，用于图像的分割，二值化等，是模式识别中的一种基本分类方法。 k均值聚类，神经网络。

贝叶斯分类 图像分割 二值化 k均值聚类 神经网络

说明：用matlab编写的Bayes 分类器，用以进行两类模式识别

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说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果

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