说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。
matlab 分类 代码 Iris 数据 贝叶斯
说明：多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义...
视觉信息 资源 管理 检索
说明：信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr ...
分组码 BCH-最小距离 最小量化误差 量化控制 矩阵转换器
说明：手写印地语数字识别在阿拉伯东部国家发挥着重要作用，特别是在阿拉伯银行支票的礼节金额。本文提出了一种有效的脱机手写印地语数字识别系统，并利用多层感知器神经网络（MLP）进行了开发。实现的系统识别分离手写印地语数字扫描使用扫描仪。该系统已经设计、实现和测试成功。采用误差反向传播算法对MLP网络进行训练。...
matlab
说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...
matlab 分析 模糊 用于 均值
说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...
matlab svm 训练 机器 学习方法
说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...
matlab 算法 实现 统计 相关 学习方法
说明：本代码是基于形状和颜色， 其次提出了一种基于多分类器集成的分类方法，在该方法中采用NND、BP神经网络、基于类中心的欧式距离法三种分类器作为集成分类器的基分类器，投票表决法作为集成规则。从实验结果可以看出，该方法可以集成各个分类器的优点，抑制它们各自的缺点，与已有的单分类器相比该方法有更好的分类效果...
提取 交通标志 特征
说明：应用背景衍射衬度成像已被用于映射的三dimensionalmicrostructure陶瓷（粗粒度的多晶氧化铝）为第一次。&；nbsp；Thisnew同步技术决定，非破坏性的，的晶体学取向&；nbsp；每个晶粒从&；nbsp；衍射几何。&；nbsp；三维晶粒的形状也获得从projectedimage...
matlab dct 分析
