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云分类器，一种基于云模型理论的分类程序。程序中使用云分类器对Iris数据集进行了测试-cloud classifier, a theoretical model based on cloud classification procedure. Procedures used for cloud classification of Iris data set for testing
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Bayes分类器应用于IRIS数据集的例子-An example of Bayes Classifier applied on IRIS Data Set
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Bayes分类器——算法设计
1． 使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naï ve Bayes）算法或者K-近邻（kNN）算法（三者任选其一）对给定的训练数据集构造分类器，并在测试数据集上进行分类预测。
2． 数据集描述：
Tic-tac-toe游戏的二叉分类。Tic-tac-toe游戏示例如下-Bayes classifier- Algorithm 1. Using the decision tree (Decision tree) classi
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Fisher线性判别分类器应用于IRIS数据集的例子-An example of Fisher linear discriminant Classifier applied on IRIS Data Set
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一个比较简单的模式识别问题。用female.txt 和male.txt 的数据作为训练样本集，建立Bayes 分类器，用测试样本数据set1.txt、set2.txt、set3.txt 对该分类器进行测试,分别应用单个特征及两个特征进行实验-A relatively simple pattern recognition problem. Female.txt and male.txt use data as a training sample set, the establishment of
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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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Matlab source for blind classification of EEG data (BCI competition II data set IV)
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以黎曼几何为理论依据，基于S.Amari的修正核函数思想提出了两种新的保角变换，用其对核函数进行数据依赖性改进，进一步提高支持向量机分类器泛化能力。以人工非线性分类问题
为对象进行研究，仿真实验结果表明采用新保角映射可以快速显著地改善分类器泛化性能，而且能大幅度地减少支持向量的数目。-Two novel conformal transformations were proposed based on the Riemannian geometry theory and S.Amari’sid
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this a program that combine knn classifier with PCA to classify vehicle data set.-this is a program that combine knn classifier with PCA to classify vehicle data set.
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Iris数据集的分类程序，包括线性分类器实验，BP网络分类器实验，以及异或数据的BP网络分类实验，外带试验报告-Iris data set of classification procedures, including linear classification experiment, BP network classifier experiments, and different BP networks or data classification experiment, take-test
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a good algorithm for classification performance improvement (use PCA and LDA respectively and then implement the resulted data set into your classifier)
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design and implement a classifier for two-class classifi cation problems by naive kernel-based nonlinear method (NKNM) and Afast kernel-based nonlinear method (FKNM).(data set : Fsolar)
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这个压缩包，是一个手写数字识别库，世界上最权威的，美国邮政系统开发的，可以作为标准的数据集合使用测试分类器-This compression package, is a handwritten numeral recognition , the world' s most authoritative, the U.S. postal system developed can be used as a standard data set using the test classifier
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这是matlab编写的3个常用机器学习分类器代码。其中包括了： 1）PCA 分类其；2）LDA分类器：3）naive贝叶斯分类器。 3个算法的实现参考了《Introduction to Machine
Learning》。 除了这3个分类算法的实现外，代码里面还包含了用于测试的main.m 主程序和一个实验的简要报告。实验在著名数据集acoustic_train_data 上进行。-This source code includes the implementation of three f
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这是matlab编写的Logistic Discrimination 和 KNN分类器代码。这两个算法的实现参考了《Introduction to Machine Learning》。 除此在代码中还包含了调用matlab自带的libsvm的例程。rumLogisticDiscrimination， runKnn， runSvm分别对这3个算法在数据集liver_train_data上的分类准确度进行测试。测试结果在code report.doc 中有简要描述。-This code implem
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K近邻分类器，实现了对iris数据集的分类，并且使用了交叉验证的方法，来验证求得的最优的K值。-K-nearest neighbor classifier to achieve the classification of iris data set and cross-validation of the method used to verify the optimal value of K obtained.
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对Iris数据集应用线性分类器及BP网络分类器进行分类，matlab代码-Iris data set to apply a linear classifier and BP network classifier classification, matlab codes
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生成两个均包含 N=1000个两维矢量的数据集合 和 ，数据集合中的矢量来自于三个类别模型，假设类别的先验概率由矢量
实现
给出
1. 分别画出两个数据集合。
2. 在两个数据集合上分别应用贝叶斯分类器和欧氏距离分类器。
3. 对每个数据集合每种分类器计算分类错误率-Generates two data sets contains N = 1000 and the two-dimensional vector, the vector data set three
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带有PCA之后的数据集，并用粒子群（PSO）优化支持向量机（SVM）的分类器进行分类，并给出分类识别率。-After the data set with PCA, and use the particle swarm optimization (PSO) to optimize the support vector machine (SVM) classifier for classification, and classification recognition rate is given.
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用matlab编程实现随机球覆盖集成分类器算法，首先在UCI数据集上得到很好的结果，然后在6个基因表达数据集通过一个案例说明。-Implement random ball cover integrated classifier algorithm using matlab programming, first get good results on UCI data set, and then in six gene expression data sets through a case des
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