说明:对于一个两类分类问题,当n=100时候,用mvnrnd()函数随机产生两类样本;每一类的样本容量不小于100;2)设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计;3)设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计(任选Parzen窗法或kn-近邻法之一),并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...
说明:基于最小错误率的贝叶斯手写数字分类器,过程详尽,注释比较多,是自己按照定义写出来的, 希望能帮到大家。
说明:模式识别一份很好的作业,包括线性分类器;最小风险贝叶斯分类器;监督学习法分层聚类分析;K-L变换提取有效特征,支持向量机
说明:包含着MATLAB实现的fisher,k近邻代码,svm,贝叶斯代码,二乘法代码和感知器等分类器代码
说明:各种kalman滤波器的设计,有小波分析的盲信号处理,基于欧几里得距离的聚类分析,均值便宜跟踪的示例,主同步信号PSS在时域上的相关仿真,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。