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模式识别课件近邻法,k近邻法,k近邻法及最小错误率分析,快速搜索算法
模式识别课件近邻法,k近邻法,k近邻法及最小错误率分析,快速搜索算法
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最近邻法,k近邻法,及最小错误率分析,快速搜索算法,压缩紧邻法,基本原理,内容及应用
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三步法快速搜索算法
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4星 · 用户满意度95%
编程实现三步法快速搜索算法,以352×288、8比特/象素的序列图像为实验对象, 得到的预测误差图像DFD,统计DFD的分布
模式识别 matlab K近邻
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4星 · 用户满意度95%
matlab语言 k近邻法 不是很美观,时间较紧有一定不足,凑合看吧 在MNC中可调节K值 K=11; %修改此处改变K值
模式识别近邻法
浏览:108
模式识别的近邻法课件,非常直观的讲述了近邻法的思想
模式识别大作业K近邻算法
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模式识别大作业K近邻算法(KNN)C++实现,内有iris和wine数据测试以及其他相关资料。
快速近似近邻算法库FLANN.zip
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FLANN 库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制。 FLANN 用 C 编写,包含以下语言的绑定:C、MATLAB、Python 和 Ruby 。
K近邻算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境
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在Python环境下,使用MNIST数据集,实现KNN算法,对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取,再进行预测,准确率较高
基于最小错误率的贝叶斯决策
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MATLAB源代码,其中一个是虹膜数据;
K邻近算法实现iris数据的识别
浏览:177
K邻近算法实现iris数据的识别,源代码.
两种基于K近邻特征选择算法的对比分析
浏览:189
在特征选择过程中,针对近邻错误分类率较低的问题,分别采用正向贪心和逆向贪心思想设计了两种启发式特征选择算法,其目的是在降低数据集中特征数量的同时,能够进一步降低近邻错误分类率。通过8组UCI数据集上的交叉...
新建文本文档.zip_Fisher_近邻_K._cnn;knn;bayes;fisher_cuttingd63
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k近邻,压缩k近邻算法,fisher线性判别,最小错误率贝叶斯 以上分类器用于对男女生(身高体重进行分类)
模式识别--分类器、聚类
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matlab 代码参考:最小错误率Bayes分类器的设计与检验;窗函数法高斯分布;近邻法高斯分布 ;Fisher线性变换 ;一种基于最近邻优先的知识聚类算法。
knn.rar_K._knn识别_模式识别;数据挖掘
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模式识别中的k近邻算法,经过测试,运行结果很好。 最小距离分类器 : 它将各类训练样本划分成若干子类,并在 每个子类中确定代表点 。测试样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表...
论文研究-[K]近邻相似度优化的密度峰聚类.pdf
浏览:73
在计算每个点的密度与指向点后,通过相似度函数,找出每个点的[K]近邻,然后根据[K]近邻信息判断样本点的指向点是否正确,对于指向错误的点重新寻找正确的指向点,可以有效减少错误分配。在人工数据集和UCI数据集上...
西电2023秋模式识别选修上机(实验报告+代码,代码已跑通)
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3)分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1)uSPS手写体 2)ucI数据库中sonar数据源 3)UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1)sonar和lris数据上...
高光谱遥感影像机器学习分类 测绘遥感地信类机器学习大作业实验报告,包含摘要,各个算法介绍(5种),结果图展示,表格,代码
浏览:159
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这五种算法分别是:最小错误率贝叶斯分类器、K近邻算法、随机森林、支持向量机和多层感知机。研究结果表明,最小错误率贝叶斯分类器的分类精度最低,而支持向量机的分类精度最高。随机森林的分类精度比K近邻和多层...
基于Django 框架搭建学习平台系统,实现KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络等算法及流程管理 附代码
浏览:51
5星 · 资源好评率100%
基于Django 框架搭建学习平台系统,实现...5.测试算法:计算错误率。 6.使用算法:首先需要输入样本数据和结构化的输出结果,然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类,最后应用对计算出的分类之行后续的处理。
基于教与学优化改进的近邻传播聚类算法
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针对近邻传播聚类(AP)中偏向参数和阻尼因子设定导致聚类效果有一定局限性的问题,提出了一种...实验表明,该算法能有效的解决偏向参数和阻尼因子对聚类结果造成的局限性,提高了聚类的轮廓系数,并降低了聚类错误率.
模糊KNN算法
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为了减少KNN算法的错误率,体现K近邻中不同样本对于分类起的作用不同,因此采用数学中的模糊理论,为每一个样本设置了属于某一类的隶属度,从而提高分类的准确率
基于SLIC0 融合纹理信息的超像素分割方法*
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由于SLIC0 算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图 像时,其分割的超像素无法精准地...在欠分割错误率方面,其与SLIC0 算法基本相当,处于 可接受范围内。
基于局部细节特征的二次指纹匹配算法 (2006年)
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在提取指纹细节特征信息并去除伪特征点后,首先利用k-近邻法进行局部细节特征的一次匹配,获得局部特征之间的匹配分数;然后根据匹配分数对指纹图像进行旋转校正,进而对全局特征进行二次匹配,计算匹配向量,并利用...
基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割方法
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由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图像时,其分割的超像素无法精准地符合区域或...在欠分割错误率方面,其与SLIC0算法基本相当,处于可接受范围内。
svm算法手写matlab代码-MNIST-Database-Classification:MNIST数据库是广泛用于图像分类算法比较的基准。
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我们使用K近邻(knn),逻辑回归和SVM在MINIST(MNIST:手写数字数据库,标准的图像检索/分类基准)中对图像进行分类,以测试新功能的性能。 与没有新特征的结果相比,具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的...
Qt 5实现串口调试助手 (源工程文件、0积分下载)
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基于Qt 5实现串口调试助手,程序仅供参考,修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题,新增了窗口自适应(ui文件设置栅格),文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记(全600页).pdf
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
AutoSAR标准协议4.2.2
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AutoSAR标准协议规范4.2.2,里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义
光伏-储能并网系统仿真.rar
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该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完整的光伏-储能并网系统。我的博客中介绍了系统实现的具体方法,欢迎查看!
NPPJSONViewer.zip
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NodePad++ JSON格式化插件
GD32替换STM32注意事项.pdf
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3星 · 编辑精心推荐
GD32 介绍与 STM32 兼容性汇总。STM32的代码直接在GD32上运行需要小部分的修改。按教程做对应修改就行哈。
专题六 近邻法
专题六 近邻法
上一章所讨论是利用每一类的
“代表点
”
设计分段线性分类器问题。“
代表点
”一
般指
均值点
(包括子类的均值点)
在本章中将各类的
全部样本
都作为“
代
表点
”。此类决策方法称为:近邻法
本章主要掌握内容:
本章主要掌握内容:
•
最近邻法
最近邻法
(
(
决策规则
决策规则
),
),
分析错误
分析错误
概率的结果
概率的结果
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k-
k-
近邻法,分析错误概率的结果
近邻法,分析错误概率的结果
剪辑近邻法
剪辑近邻法
压缩近邻法
压缩近邻法
最近邻法也是按距离来分类
的,其分类思想
最近邻法也是按距离来分类
的,其分类思想
很简单:如果待识
很简单:如果待识
模式
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与
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样本
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k
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之间的距
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离最小,而
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则决策
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属
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类。
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6.1
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最近邻法
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类 别:
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样本个数:
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判别函数为:
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最近邻法错误率分析
最近邻法错误率分析
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heyMrgu
2013-11-24
不错,有kd源码就更好了
jinzidaren
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