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最小距离方法对数据点分类
最小距离方法对数据点分类
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MATLAB
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主要对离散数据点进行分类,输入分别为训练数据和分类数据,
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最小距离法分类
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最小距离分类的matlab代码
最小距离分类
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matlab 最小距离 最小距离分类,是指求出未知类别向量到要识别各类别代表向量中心点的距离,将未知类别向量归属于距离最小一类的一种图像分类方法。 最小距离分类法是分类器里面最基本的一种分类方法,它是通过求出未知类别向量X到事先已知的各类别(如A,B,C等等)中心向量的距离D,然后将待分类的向量X归结为这些距离中最小的那一类的分类方法。
利用最短距离进行分类
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利用最短距离分类器进行分类,效果很好,首先进行裁剪样本,利用对比度信息进行裁剪
基于PCA法的Iris数据分类,最小距离法,模式识别.zip
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基于PCA法的Iris数据分类,最小距离法,模式识别.zip
最小距离分类器Matlab实现
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最小距离分类器 类中心向量分类器 Matlab
Minimum distance classifier_distance_最小距离_最小距离分类_
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最小距离分类器,matlab中对数据集按照最小距离进行分类。
Python最小距离法
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对Iris数据进行两个特征选取,共6种组合,计算类别可分性准则函数J值,得出最好的分类组合,画出各种组合的分布图; 2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算,方法包括:最小距离法(均值为代表点)、最近邻法、k近邻法(k取3、5...)等;
MATLAB点的二维显示和分类最小距离最近邻分类
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显示八个点的二维分布图 用最小距离法得分类线,由未知点判别类别,并在二维图上显示 用最近邻法判别类别
最小距离分类 主成分变换
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最短距离对图像进行分类,对图像进行主成分变换,并显示其第一主成分
基于最小距离原理的自适性分类方法 (2007年)
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基于最小距离法的遥感图像分类
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最小距离的算法,
一种基于邻域距离的分类方法研究
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邻域粗糙集模型中,随着邻域半径的增长,基于多数原则的邻域分类器容易对未知样本的类别产生误判。为缓解该问题,在邻域分类器的基础上,采用了最小平均距离的思想,设计了一种基于邻域距离的分类器,即邻域距离分类器。邻域距离分类器通过邻域粗糙集模型识别出待测样本的邻域空间,然后采用最小平均距离的判别方式来代替多数投票原则,最后找出邻域空间内与待测样本有最小平均距离的类别作为预测的类别标记。在6组UCI数据集上
class_min_distance.rar_最小距离_最小距离分类_监督分类_遥感_遥感分类
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最小距离分类器论文
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摘 要: 最小距 离分类器是一种简单而有效的分类方法。为了提 高最小距 离分类器的分类性能。 主要的改进方法是选择更有效的距 离度量。通过分析 多重限制分类器和决策树分类器的分类原则。 提 出了基于标准化欧式距 离的加权最小距 离分类器。该分类器通过对标称型和字符 串型属性的距离 的加权定义, 以及增加属性值的范围约束, 扩大了最小标准化欧式距 离分类器的适用范围, 同时提 高 了其分类准
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最小距离法数据点分类
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shushao1
2015-09-18
效果很好,可以直接使用,很不错的代码
zhiliudexinyuan
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