说明：k-均值聚类法用于各种图像的聚类、分割问题，希望可以对您有利

K均值图像 k-means-k均值 K聚类 K-Means图像分割 K均值

说明：回归问题相关学习

数值分析算法、统计分析

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...

matlab

说明：若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性，以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级，数目，N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法，编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。

matlab

说明：matlab语言编写的基于BP神经网络的异或问题分类

BP--分类--matlab XOR_bp.m XOR-bp XOR--LFSR neural-xor

说明：包括面积、周长、矩形度、伸长度，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，isodata 迭代自组织的数据分析，相关分析过程的matlab方法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于信号特征提取、信号消噪。

算法 测试 遗传 可以 编译 作业 问题 调度

说明：各类E题的参考文献

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：支持向量机SVM可以使用多分类的问题，本次的代码实现的就是这个功能，里面含有训练和测试数据，分别含有12类标签，也就是都分为12类，另外代码采用了神经网络中的one-versus-one的思想，将数据分类K（K-1）/2个子类，分别调用SVM方法实现

matlab 分类 svm 方法 实现

说明：有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。

matlab 分类 神经网络 识别 学习 种类 导师 鸢尾花

说明：利用自然梯度算法来对于5类信号进行盲信号分离，采用自然梯度法对混合的信号进行 分离并分析其性能，并比较不同步长对于信号分离的影响

混合信号分离 分离性能 自然梯度算法 5类 盲信号分离