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广义异或集成神经网络算法
- 本程序用C语言实现了集成神经网络解决广义异或问题。用神经网络集成方法做成表决网,可克服初始权值的影响,对神经网络分类器来说:假设有N个独立的子网,采用绝对多数投票法,再假设每个子网以1-p的概率给出正确结果,且网络之间的错误不相关,则表决系统发生错误的概率为 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 当p<1/2时 Perr 随N增大而单调递减. 在工程化设计中,先设计并训练数目较多的子网,然后从中选取少量最佳子网形成表决系统,可以达到任意高的泛化能力。 -this pro
gyy
- 从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
voting-algorithm
- this a voting algorithm MATLAB codes for fault tolerant systems. file consist of five m-files that fours of them runs from testmaj m-file. inxmaj m-file is a function for inexact majority algorithm, inxplu is a function for inexact plurality algorith
ensemble-toolbox
- a very useful toolbox for classifiers combination: majority voting, max, min, average mesures and others
jsantarc-Majority-Vote-function-for-Matlab--d0869
- This function performs majority voting for an input , ie. Counts the elements of a 1D array and outputs the value with the most occurrences. The input can be an array , ‘char’ or ‘cell’. Just a note if your input is an array the function will work wi
k_nn
- kNN的思想:计算待分类的数据点与训练集所有样本点，取距离最近的k个样本；统计这k个样本的类别数量；根据多数表决方案，取数量最多的那一类作为待测样本的类别。距离度量可采用Euclidean distance，Manhattan distance和cosine。-kNN The idea is simple: the training set and calculated data points to be classified all sample points taken the neare
Majority-Vote-function-for-Matlab--master
- 使用matlab实现多数投票，可用于高光谱图像处理(a way of majority voting using matlab)
KNN
- 最近邻学习算法，Python实现，最近邻规则分类(steps: In order to determine the unknown instance categories, with examples of all known categories as reference Parameter selection of K The calculation examples and all known examples of the unknown distance Choose the
01DTree
- 步骤： 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别(steps: In order to determine the unknown instance categories, with examples of all known categories