说明:pectralClustering实现了三个谱聚类算法(Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss). Spectral Clustering(谱聚类)是一种基于图论的聚类方法,它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解,其基本思想是利用样本数据...
说明:实现Hough变换直线检测, Hough变换是实现图像边缘检测的一种有效方法,其基本思想是将测量空间的一点变换到参量空间中的一条曲线或一个曲面,而具有同一参量特征的点交换后在参量空间中相交,通过判断交点处的积累程度来完成特征曲线的检测,基于参量性质的不同,Hough变换可以检测直线、圆、椭圆...
说明:适合于多分类问题,二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris,测试结果显示该算法的分类正确率极高,能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相...
说明:支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年,由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 (支持向量机)是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款,在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具,使用机器学习理论来最大化同...