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本程序实现了对一副图像中的材质不同的物体进行分类,对于材质相同的物体归为一类.-the realization of the image of a different material objects to the classification, For the same material objects classified as a category.
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类，提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二又决策树支持向量机的运动目标分类算法。-In order to accurately monitor the movement of scene targets semantic classification, the clustering based on kernel principal component analysis of gradient direction histograms,
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实现ID3算法，在结果中以树表示出来。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。-ID3 algorithm to achieve, in the results that come out to the tree. Decision tree is to classify the data, thus achieving the purpose
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Gradient information serves several purposes. It can relate
the structure of objects in an image, identify features of interest
for recognition/classification directly or provide the basis of further
processing for various computer vision
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一篇用adaboost实现自动目标识别的文章。采用MSTAR数据库作为分类对象。-Adaboost an automatic target recognition with an article. Classification using MSTAR database as objects.
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自己写的实现利用K均值分类图片中的物体。水平有限！欢迎指正。-The realization of the writing my own by K mean classification objects in the picture. Level is limited. Welcome to correct.
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对数据处理，将对象进行分类，并画出聚类图，设置图中线条颜色，直观地分出对象间的关系-Data processing, object classification, and draw dendrogram, set the graph line color to visually separate the relationship between objects
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Recognition/classification of objects and patterns independent of their position, size, orientation and other variations in geometry and colors has been the goal of much recent research.
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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
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KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。(NN is classified by measuring the distance between the different eigenvalues. It is
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k均值聚类 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个"中心对象"(引力中心)来进行计算的。(kmeans cluster K means clustering algorithm accepts parameters K; N data object classification and the previously inpu
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聚类分析是将研究对象分为相对同质的群组分类方法(The research objects are divided into relative homogenous group classification methods)
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聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。(Clustering analysis refers to the process of grouping a collection of physical
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