说明：使用BP算法实现压缩感知信号重构，需要已知观测空间基矩阵和观测向量

观测矩阵 矩阵重构 bp重构 simplex-matlab BP_simplex

说明：分别使用最近邻（KNN），朴素贝叶斯（NB）和支持向量机（SVM）算法实现的分本分类的作业，内含数据集合以及详细的实验报告。

最近邻分类 贝叶斯 SVM实验报告 贝叶斯-分类 SVM分类

说明：一个强大的统计模式识别工具箱，包含高斯分类器，高斯混合模型，主成分分析，支持向量机等常见分类方法。

高斯-分类 高斯混合分类 Gaussian-classifier 主成分分析-matlab PRTools-toolbox

说明：knn-K近邻法实现两分类的函数代码，输入为两类的样本特征，和待测试的样本向量，输出为分类结果。

code-for-knn KNN-分类 KNN-Classification K. 样本分类

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

SVM--matlab SVM、KNN svm-knn KNN-SVM knn-svm

说明：一个掌纹识别程序，使用gabor提取特征，使用支持向量机进行识别

palmprint palmprint-matlab gabor-for-palmprint 掌纹 掌纹识别

说明：svm预测程序，绝对能用，但是需要根据向量维数进行相应调整

SVM 预测 SVM-forecasting adaboost-SVM forecasting

说明：随机森林算法，很难得，用于数据分类效果比支持向量机算法效率高

随机森林-matlab RF_Reg_C 随机森林 site:www.pudn.com RF随机森林

说明：模式识别一份很好的作业，包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，支持向量机

风险分析 分类作业 模式识别-作业 supervised Bayesian

说明：svm 图像分割 用kmeans得到两类分割的图，在显示的图像中用鼠标取点得到2*num个坐标位置的二维向量，前num个为正样本，后num各为负样本

kmeans分割 SVM--图像分割 kmeans-svm SVM-图像分割 SVM-KNN