说明:使用K-means,混合高斯模型(GMM),层次聚类算法实现的多类别数据的聚类。内含详细的实验报告。
BP_adaboost gmm--code 混合高斯-matlab gmm-matlab matlab-clustering
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。
说明:基于树形图的支持向量机(D-SVM)对数据集进行训练和执行多类分类。两个主要功能是:Train_DSVM:这是用于训练的功能Classify_DSVM:这是用于D-SVM分类的函数
说明:可以实现SVM函数曲线拟合,支持向量机曲线逼近,多类分类等等强大功能,无需修改源程序,直接可用
说明:多类物体识别的源代码,matlab版,完成的程序代码。