说明：模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。

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说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果

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说明：wolf 方法计算李雅普诺夫指数,添加噪声处理，包括四元数的各种计算,实现串口的数据采集，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，主同步信号PSS在时域上的相关仿真。

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说明：模式识别、神将网络建立中，图像与处理、颜色特征提取、纹理特征提取等。

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说明：GMM说话人识别平台全套，从特征提取到模式识别，到识别率，一整套都有。

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说明：在matlab R2009b调试通过，采用波束成形技术的BER计算，微分方程组数值解方法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，数值分析的EULER法，包括数据分析、绘图等等。

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：模式识别的Matlab源代码的基本方法，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络、1_k邻居的方法、编辑方法、特征选择和特征变换。

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