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bayesclassifier
- 基于贝叶斯分类器的牙周病诊断系统，用matlab实现
vc_matlab
- 多种类型在一起,我不知道如何分类了,而且需要下些东西,所以没有分开来上传,希望站长通融下,程序已经够 5个了:> MATLAB:TD_SCDMA系统性能仿真,QAM调制,7-4编译码的实现,CAM算法仿真(simulink) VC:huffman编译码的实现文件压缩解压缩
Music_Classify
- 基于Matlab音乐的分类算法以及相应的代码，最后给出了DSP的实现系统框图
CollectAnaly
- 用matalab实现的最短距离算法的系统聚类分析对样本进行分类
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
file
- 利用matlab开发平台和相关的SVM优化工具箱,及OAO,OAA,BSVM2算法模型,设计改进并实现非线性的模式分类实验模型系统.-Matlab use development platform and related optimization toolbox of SVM, and OAO, OAA, BSVM2 algorithm model, designed to improve and to achieve non-linear model of the pattern classi
shujutongji
- 第17章： 数据统计和分析 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类 MainAnalysis 对样本进行主成分分析 -data
Matlab
- Matlab数据统计和分析的程序，包含下面所列的多种算法的 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类 MainAnalysis 对样本进行主成分
Fuzzyclustering
- 模糊聚类；涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的数学方法。聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。例如人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的，天气阴、晴之间的界限也是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时，需运用模糊聚类分析方法。模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。通常把被聚类的事物称为样本，将被聚类的一组事物称为样本集。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法
sort
- 用于神经元峰电位主成分分析提取特征系统聚类进行分类-use for classfy
FatTest
- 生物电阻抗法设计了简易人体脂肪含量测试系统。利用人体的电特性分析人体组 分并以此判断被测者的健康状况。测试系统根据被测人群的年龄段、性别、体型等分类测试。- Based on a new technology which flourishes in recent years-bioelectrical impedance analysis CBIA) ,a measurement system for body FM is designed.
Fruit-classification-code-
- 用matlab写的水果分类系统源码，很值得学习，-Written by matlab source fruit classification system, it is worth learning,
M_M_1
- M_M_1排队 根据排队论的知识我们知道，排队系统的分类是根据该系统顾客到达模式、服务模式、服务员数量以及服务规则等因素决定的。-M_M_1 queuing We know that the knowledge of the queuing theory classification of queuing systems Under the system, customer arrival patterns, service mode, attendant number, and service
example09_01
- 判别分类，调用cluster函数进行系统聚类，调用clusterdata函数进行系统聚类-Discriminant classifier
face-recognition----matlab
- 实现了人脸识别的功能，特征提取，人脸图像预处理、K-L变换、特征提取及分类器设计，全自动的人脸自动识别系统-Face recognition, feature extraction, face image preprocessing, KL transform, feature extraction and classifier design, automatic automatic face recognition system
MTS
- 马田系统，计算分类，诊断，决策等问题中的马氏距离(MTS, Mahalanobis distances computed in , classification, diagnosis, decision making, etc.)
orl
- svd分解应用于分类系统，特别好用，谁用谁知道(SVD decomposition is applied to classification system, especially good)
matlab脚本文件
- 输入两组变量即可进行系统优化迭代，选择最佳变量(The system optimization iterations can be carried out by the input of two groups of variables, and the optimal variables are selected)
PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
- 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，matlab(Classification and prediction of probabilistic neural network -- transformer fault diagnosis based on PNN)
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