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机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类
机器学习-K均值算法与欧氏距离进行图片分类
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机器学习方法的图像分类
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有界面 机器学习方法多种方法的图像分类器源码 基于svm ,贝叶斯 ,等多种方法 , 有界面 机器学习方法多种方法的图像分类器源码 基于svm ,贝叶斯 ,等多种方法 ,
机器学习常使用到的图像分类数据
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文件下有8种花类图像,适合机器学习的初学者,一个很好的数据库
机器学习+图像处理-基于k-means算法的图像分类.rar
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本资源属于机器学习+数字图像处理领域,主要是基于k-means算法的图像分类,包括分类图片集和matlab实现图像分类程序。
两张图片的欧氏距离malab计算代码
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该matlab代码主要计算图像之间的欧氏距离!!
图像分类器
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图像分类的5种机器学习方法 传统机器学习 对图像进行识别分类
k-means聚类(使用数据集:iris)
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使用java语言在数据集iris上实现k-means聚类
K-Means算法使用的数据集order.csv
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order.csv是K-Means聚类算法使用到的数据集,通过K-Means聚类算法可以实现对于order.csv中的数据按照聚类中心进行聚类
KNN算法实现手写数字识别的三种方法(源码)
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KNN算法使用MNIST数据集、0-1二值图集、自写的数字图片集,做手写数字识别的代码,文件夹分类明确。
python 欧几里得距离练习实例
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欧式距离聚类分析
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根据欧式距离 将随即生成的点进行自动分类 有界面
机器学习-手写和本机数字识别-K均值和欧氏距离
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FATS-2.0:在时域天文学中,从望远镜收集的数据通常以光曲线的形式表示。 这些是时间序列,显示对象在一段时间内的亮度变化(有关视觉表示,请参见下面的视频)。 根据光曲线的可变性特征,天体可以分为不同的组(类星体,长期变量,Eclipse双星等),因此可以独立地进行深入研究。 为了表征这种可变性,一些现有方法使用机器学习算法,这些算法基于光曲线特征来做出决策。 功能(以下工作的主题)是旨在描述和区分不同可变性类别的数字描述符。 它们可以从基本的统计量度(例如均值或标准差)到复杂的时间序列特征(例如自相关
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福特2.0 在时域天文学中,从望远镜收集的数据通常以光曲线的形式表示。 这些是时间序列,显示对象在一段时间内的亮度变化(有关视觉表示,请参见下面的视频)。 根据光曲线的可变性特征,天体可以分为不同的组(类星体,长期变量,Eclipse双星等),因此可以独立地进行深入研究。 为了表征这种可变性,一些现有方法使用机器学习算法,这些算法基于光曲线特征来做出决策。 功能(以下工作的主题)是旨在描述和区
标准化变量距离 (SVD):SVD 是一种用于多类分类的新型机器学习算法。-matlab开发
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在这项研究中,提出了一种用于多类分类的新型机器学习算法。 所提出的方法是基于最小距离分类器(MDC)算法设计的。 MDC 对方差不敏感,因为它通过计算输入向量相对于类质心(类输入向量的平均值)的距离/相似度来对输入向量进行分类。 众所周知,真实世界的数据包含一定比例的噪声。 这种情况会对 MDC 的性能产生负面影响。 为了克服这个问题,我们开发了一个方差敏感模型,我们称之为标准化变量距离 (SVD
Pattern-Recognition:在该存储库中可以找到以下机器学习算法。 这些模型是用python设计的。 还提供了用于训练和测试模型的数据集。 为了便于理解每个模型,还添加了简短的报告。 该算法是到类均值分类器的最小距离,K最近邻,K均值聚类和感知器
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模式识别 以下知识库中将找到以下机器学习算法:类平均分类器的最小距离,K最近邻,K均值聚类和感知器。 这些模型是使用google colab在python中设计的。 还提供了用于训练和测试模型的数据集(文本文件)。 还添加了有关每种型号的简短报告,以便于理解。
action源码java-machine_learning:一些机器学习算法的Java资源:使用k最近邻分类,线性回归,k均值聚类。从Pyth
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Kmeans.docx K均值聚类算法实验报告
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定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数,从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心...
K近邻分类算法 (欧氏距离与 Manhatan 距离 )
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k-近邻的分类算法,距离函数分别为欧式距离 和Manhatan 距离。
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基于同态加密算法设计了安全的乘法协议、单个密钥加密下的完全平方式协议和联合公钥加密下的完全平方式协议,基于这三个基础计算协议设计了欧氏距离的外包计算协议。安全性分析表明该协议足够安全,效率分析显示该...
机器学习无监督学习与监督学习实验,主要使用K均值算法、DBSCAN算法、K-近邻(KNN)算法及支持向量机(SVM)算法进行实验
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基于Matlab实现 机器学习无监督学习与监督学习实验,主要使用K均值算法、DBSCAN算法、K-近邻(KNN)算法及支持向量机(SVM)算法进行实验并绘图
JAVA实现K-均值算法
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本人原创的K均值聚类算法,可支持不限维度的多维空间点的聚类。以欧氏距离为相似度量,接口分离,易改写。采用JAVA语言实现。
论文研究-基于加权距离计算的自适应粗糙K-均值算法.pdf
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结合属性约简方法,根据数据属性对聚类效果的影响因子设置权值,在欧氏距离中引入权值系数来初始化簇的中心点,最后通过K值递增的改进算法对数据集进行正态检验来验证每个簇的数据是否符合高斯分布模型,从而能够...
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基于欧氏距离的K-MEANS算法优化,李轮,宋文广,对于传统的K-means聚类算法而言,在使用上有太多的局限性。文中针对K-means算法,在基于欧氏距离相似度计算的基础上,利用现有的一些�
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K-means聚类算法的性能依赖于距离度量的选择,k-means算法将欧几里德距离作为最常用的距离度量方法。欧氏距离认为所有属性在聚类中作用是相同的,但是这种距离度量方法并不能准确反映样本间的相异性。针对这种不足,...
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