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一个matlab环境下的k近邻分类器,代码中有详细的注释说明,使用方便.-K-Nearest-Neighbor-Classifier MatLab Code
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K均值算法-分类器-有效抑制边缘点影响-简单有效-K-means algorithm- Classifier- effectively inhibiting the impact of edge points- simple and effective
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：将K—means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中，提出一种基于K—means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K—
me．arks算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类，计算缺失数据子集中的每条记录与 个簇重心之间的相似度，把记
录赋给距离最近的一个簇，并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值，然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据
集进行分类。实验结果表明，与朴素贝叶斯相比，基于K—means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。-: K-means algorithm will
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k-nearest neighbour classifier source code
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Kmeans classifier program-Kmeans classifier program
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K-means分类器，java实现，可以自己设定类别数目。已做成jar-K-means classifier, java implementation, you can set the number of categories. Has made jar
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Graphic Detection and Recognition using Bag-of-word method, finding feature vector with K-means classifier, training or testing data with Naive Bayes Classifier or PLCA method.
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一个半监督数据流集合分类器程序，其中每个单分类器采用k均值聚类算法。-A semi-supervised data flow classifier using k-means clustering algorithm.
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2类分类高斯混合模型
使用k-means的方法来初始化GMM，
基于EM算法计算出GMM模型参量。
测试GMM模型分别有2个，4个，8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s
Then improve the GMM models
iteratively based on the EM algo-rithm.
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图像场景分类的bow模型opencv源代码，采用k-means聚类构造单词，采用支持向量机的svm分类器。-Image scene classification bow model opencv source code, using k-means clustering structure of words, using support vector machine svm classifier.
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K均值聚类。加深对K均值聚类分析算法的理解，掌握K 均值聚类分析分类器的设计方法。-K-means clustering. Deepen the K-means clustering algorithm to understand and master K-means clustering analysis classifier design method
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统计模式识别工具箱(STPRTool 版本2.12 2013-09-12) 功能有线性判别函数、特征提取、密度估计和聚类、支持向量机、贝叶斯分类器、交叉验证等-Statistical Pattern Recognition Toolbox
Methods:
Fisher,PCA,GMM,K-means,SVM,Bayes classifier,Cross-validation,KNN,etc.
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基于matlab的模式识别基础实例源代码，包括贝叶斯分类器，Fisher线性判别，主成分分析，k均值聚类等。-Based on pattern recognition based matlab examples of source code, including Bayesian classifier, Fisher linear discriminant analysis, principal component analysis, k-means clustering.
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三种分类器：决策树分类器，k-NN分类器和k-means分类器的运行时间以及运行准确率的比较。(Three kinds of classifiers: decision tree classifier, k-NN classifier and K-means classifier running time and accuracy comparison.)
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