搜索资源列表
pattern_recognition
- 模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。-pattern_recognition have some usual algorithm,including ISODATA algorithm,K-means algorithm,apperceive algorithm ,
LMSE-HoKashyap
- 最小平方误差(LMSE)算法实现，可训练的确定性分类器的迭代算法。用于对训练一个向量，使得向量与给定矩阵的乘积的结果向量足够小。-least square error (LMSE) algorithm can be trained classifier uncertainty iterative algorithm. For a pair of training vectors, making vector and matrix given the results of the product
FenLeiSuanFa
- 关于分算的智能算法演示，包括样品训练、模板匹配算法，二值Bayes分类，概率Bayes分类，最小风险Bayes分类，Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法，势函数算法，神经网络算法（包括训练，比较及识别）等。
patternrecognition
- 文件中包含多种模式识别常用的算法，如：ISODATA、 K均值、 感知器、 LMSE最小误差、 贝叶斯，希望对大家能有所帮助-File contains a variety of commonly used pattern recognition algorithms, such as: ISODATA, K-means, perceptron, LMSE the smallest error, Bayesian, in the hope that we can help
LMSE
- LMSE模式识别算法，基于Matlab,附仿真示例结果-LMSE pattern recognition algorithms, Matlab, simulation attached sample results
模式识别代码
- 基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料(The pattern recognition classification algorithm based on MATLAB for Iris and breast cancer data sets contains the implementation code of genetic algorit