分类算法
所属分类：matlab编程
开发工具：matlab
文件大小：7KB
下载次数：2
上传日期：2020-09-29 15:06:47
上 传 者：
mr_jghmeilll
说明： 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法
(1. Fisher classification algorithm 2. Perceptron algorithm 3. Least squares algorithm 4. Fast nearest neighbor algorithm 5. K-nearest neighbor method 6. Clipping nearest neighbor method and compressed nearest neighbor method 7. Binary decision tree algorithm)
文件列表:
Pattern Recognition\Condensing.m (2952, 2008-06-04)
Pattern Recognition\decisionTree.m (928, 2008-06-04)
Pattern Recognition\FastNN.m (4760, 2008-06-04)
Pattern Recognition\Fisher.m (1718, 2008-06-04)
Pattern Recognition\KNN.m (1324, 2008-06-04)
Pattern Recognition\main.m (586, 2008-06-04)
Pattern Recognition\NNforCondense.m (594, 2008-05-10)
Pattern Recognition\SinglePerceptron.m (1267, 2008-06-04)
Pattern Recognition\Widrow_Hoff.m (1361, 2008-06-04)
Pattern Recognition (0, 2008-06-28)
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
该文件夹包含模式识别识别的8个程序，
1.Fisher分类算法
2.感知器算法
3.最小二乘算法
4.快速近邻算法
5.K-近邻法
6.剪辑近邻法和压缩近邻法
7.二叉决策树算法
各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式
主要考虑到这只是演示，便于傻瓜操作，所以各.m文件均为脚本程序。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
各文件对应算法如下：
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
main.m：主函数，提供命令行交互操作，即可通过交互查看演示效果，也可单独运行各脚本程序
Fishe.m: Fisher算法
SinglePerceptron.m: 单样本修正感知器算法
Widrow_Hoff.m: 最小二乘法
decisionTree.m: 二叉决策树
KNN.m: K-近邻法
FastNN.m: 快速近邻法
Condensing.m: 剪辑近邻法和压缩近邻法
NNforCondense.m: 唯一的一个函数，供Condensing.m调用
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
有兴趣的同仁可以将其改成图形界面，不是很难的
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
单位：武汉理工大学模式识别实验室
e-mail: wcting163@163.com
近期下载者：
相关文件：
收藏者：