说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

2D-LDA 人脸识别

说明：2dlda算法在人脸识别中的应用，最近邻分类器 相比于2DPCA算法来说，二位线性鉴别分析法具有不错的效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

matlab 算法 识别 人脸 应用 编写

说明：人脸识别中TensorPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

Tensorpca 人脸识别-％ TPCA-MATL nearest-face tpca

说明：matlab练习程序（KNN，K最邻近分类法） K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

matlab

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

matlab 项目

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：

matlab

说明：连续相位调制信号(CPM)产生，有详细的注释，双向PCS控制仿真，基于欧几里得距离的聚类分析，保证准确无误，是学习通信的好帮手，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。

说明：pwm整流器的建模仿真，具有丰富的参数选项,真的是一个好程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，相参脉冲串复调制信号，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：DSmT证据推理的组合公式计算函数，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，小波包分析提取振动信号中的特征频率，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，意信号卷积的运算,并且绘制图象。