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：LEACH是一种分层的协议，其中大多数节点发送到簇头，和簇头聚集和压缩数据，并将其转发到基站（汇）。每个节点使用随机算法在每一轮以确定它是否会成为簇头在这一轮。 LEACH假定每个节点具有强大到足以直接到达基站或最近的簇头的无线电，但是，使用这种无线电以全功率的所有时间将浪费能量。对已集群头节点不能...

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说明：聚类分析的目的是将一组给定的数据分成子集，这样这些子集代表数据本身的某些相似之处。人类的眼睛立刻认识到两个几何形状、 两个半-月亮，并能够将数据划分为两个群集，在那里在同一点群集属于同一半月形。然而，一般来说，和特别是来自现实世界的问题的数据，是不可能只是看看数据，所以我们需要依靠算法来做到这一点。

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说明：应用背景这个工具的背景是设计一个全面的分析工具，用于人脸识别。该工具为在机器学习和模式识别领域工作的学生提供了一个很好的帮助。此应用程序介绍了人脸识别技术，使用机器学习技术，命名为原则的成分分析的标准人脸识别数据集的训练和测试的目的。关键技术该应用程序提供了使用机器学习的人脸识别技术命名为主成分分析...

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说明：应用背景K-均值聚类，是一种方法，矢量量化，最初是从信号处理，这是流行的，聚类分析，数据挖掘，K-均值聚类的目的是和分区和，观察到的，其中每个观察属于集群与最近的和平均，服务为一个和原型的集群。这个结果在一个分区的数据空间为 ；Voronoi单元关键技术•特别是在使用启发式的方法时，如劳埃德的算法是...

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说明：LEACH是一个分层的协议，其中多数节点发送到簇头，簇头聚集和压缩的数据，并将其转发到基站（接收器）。 每个节点使用随机算法在每一轮以确定它是否将成为簇头，在这一轮。 LEACH假定每个节点具有强大到足以 直接到达基站或最近的簇头的无线电，但是，使用这种无线电以全功率的所有时间将浪费能量。 ...

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说明：多层感知器是映射到一组适当的输出输入数据集的一个前馈人工神经网络模型。MLP 由每个层完全连接到下一个节点的有向图，多个图层组成。 在这里是完全注释、 平原和明显的代码多层感知器神经网络，把 （使用两个火车和测试数据集） 的输入的数据划分为两个或多个组，或估计所需的输出使用培训 data(r...

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说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

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说明：任何类型的植物，可不只由控制是指集成商、 拆分器或相称性常数的但也通过定义规则，这取决于可以采取作为变量来考虑，在大多数情况下，错误和时间变化的值。 在一个系统中规则的执行情况可能不只分别执行通过定义的规则之中，但也通过模糊逻辑，其中 fusifican 的输入和输出值的形式每一集的履历和后果集...

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说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

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