说明:Lasso变量选择方法创始人的经典代码,内含多个源代码,每个可单独运行
说明:级联分类器学习,训练,测试过程选择了HOG特征和LBP特征
说明:本代码是关于Multi-Dimensional Scaling(MDS)的代码,可以用于特征提取、特征选择,或是矩阵降维。
说明:itti算法进行感兴趣区域的选择,方法较好,可以直接运行。
说明:人工选择聚类中心,用k-means聚类方法对图像进行分割,效果不错的
说明:本算法为自适应遗传算法,采用基于排序的选择策略,编码方案为实数编码。能够解决很多优化问题!
说明:基于自组织数据挖掘的多分类器集成选择的程序