说明:1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最多的是那个类的数据,即为待分类数据所在的类。 不通俗但严谨的规则是:
说明:在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的分类问题。
说明:模式识别感知器分类算法,采用Fisher分类的方法,对鸢尾花样本进行分类识别,属于多类识别的,
说明:BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
说明:一个matlab的工具包,里面包括一些分类器 例如 KNN KMEAN SVM NETLAB 等等有很多.
说明:这是相关向量机关于分类的实现,内含有关于多维分类程序,对于信息处理有很大帮助,并且其有结果显示分类的效果图
说明:谱估计的非参数DOA(Dorection of Arrive)方法----MUSIC(Multi Signal Classification,多重信号分类)算法