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Cii_redundance
- 分类信息指数是基于信噪比的计算变量所含分类信息的算法，对于得到的指数再区冗余。
id3
- 使用id3决策树建立学生信息管理系统，对学生成绩按照籍贯、院系、科目等分类成不及格、及格、良好、优秀-Id3 decision tree with the establishment of student information management system, according to origin of student achievement, faculty, courses, etc. and to not pass, pass, good, excellent
SAR POLSAR
- 关于SAR和极化SAR信息处理的好程序。Cloude.m——经典的Cloude极化分解方法中H/alpha参数的求解方法；classes.m——Cloude极化分解方法；myCFAR.m——三种SAR图像目标检测的恒虚警处理方法。全局CFAR，局部CFAR，指数CFAR-SAR and POLSAR information processing codes. Cloude.m-- H/alpha parameter ofclassic Cloude polarization decomposit
LDA_DEBUG_VERSION
- 最小鉴别信息算法，用于分类计算等，用于matlab环境下-Algorithm to identify the minimum information for the classification of calculation for the matlab environment
WeightedFeature
- 给出两个加权特征，一个是加权笔画密度特征，另外一个是加权外围特征，用一级汉字实验结果表明，这两个特征具有很强的汉字信息，能很好的为模式分类提供有效的特征- Give out two weighted feature abstraction method One is the weighted stroke density feature , the other is the weighted Periphery feature.The reslut of experiment on the f
oi
- 聚类和分类技术在生物信息学中的应用，不包含源代码！-Clustering and classification technology in bioinformatics applications, does not contain the source code!
SVM
- 在matlab的环境中，根据各种算法提取到的信息来输入SVM分类器中进行训练-classify different various sorts of information in svm
987368654
- MATLAB 主要函数指令表按功能分类 常用指令 通用信息查询 工作空间管理 管理指令和函数 指令窗控制 操作系统指令 运算符和特殊算符 -The main function of MATLAB commands by functional classification table used commands general information about job management command and function space managemen
xinxishang
- 计算故障分类的每个属性的信息熵，选取最大的作为根节点-For fault classification information entropy of each attribute, select the largest as the root
LDAMatab
- 用matlab编写的lde算法，实现的数据分析，抽取分类信息和压缩特征空间维数-Lde prepared using matlab algorithm to achieve the data analysis, feature extraction classified information and compressed space dimension
chip_histogram_features
- 特征提取是模式识别中最重要的一个部分，这里提供的matlab代码计算一些基本的话音特征，而且，提供了一个简单的基于直方图的特征分类方法的实现。基本的特征包括：特征统计、Energy Entropy Standard Deviation (std)、均值信息熵、过零率检测、频谱衰减等等六个特征-Pattern recognition feature extraction is the most important part, here' s matlab code to compute so
Error-driven-SVM
- 一种改进的SVM增量学习算法——基于错误驱动的增量SVM算法，改进了原有增量算法对非SV集的处理方式，将非SV集对分类信息也考虑在内，大大提高了SVM的识别进度。-An improved SVM incremental learning algorithm for- based on error-driven incremental SVM algorithm, improved the way of the the original Incremental learning algorithm
fisher
- 模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。就是说，它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离，即模式在该空间中有最
lda-0.2-matlab
- matlab判别分析，基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。-matlab discriminant analysis, the basic idea is to sample the high-dimensional pattern projected onto the optimal discriminant vector space, i
LDA_Linear-Discriminant-Analysis
- 将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。-Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognit
svmtrain
- 基于支持向量机的对指定多个包含特征的训练集图片，包含label信息。训练后，可对于相同格式的图片进行分类。(A training set image containing multiple features is included in the support vector machine (SVM), which contains label information. After training, the pictures in the same format can be classifi
文本分类_监管处罚Rcode
- NLP分词，本代码可以用于切割中文关键词，实现信息归类(NLP participle, this code can be used to cut Chinese key words, the realization of information classification)
信息熵
- 可以计算信息熵、信息熵增益、以及选取较大增益属性作为分类条件(Entropy and Entropy gain)
PLS模型样本分类matlab代码
- 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很 多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归 建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network