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KMeanIntroduction
- 聚类分析是将集合中的数据按其相似性大小分成不同类别的一种方法,它是模式 识别中多变量无监督学习的一个分支,己成功地用于医学,地质,财务,工程,图像 处理和文档等的数据分类中；含有实现此算法的源码 -cluster analysis is to pool the data according to similar size into a different category, It is pattern recognition multivariable Unsupervised Le
adapterSystemPaper
- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
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- k均值算法是模式识别的聚分类问题，这是用C实现其算法以下是程序源代码
Classifier
- 各种分类器的介绍，算法的研究论文，还有模式识别的基础知识-Introduction of various classifiers, the algorithm research paper, as well as the basics of pattern recognition
fault-detect
- 故障检测方向的信号处理方案，适合模式识别和分类算法的方向-the signal project for the fault detect.which is suit for the direction of the patter recognize and classified
k-junzhi
- 通过对K-均值算法的编程实现，加强对该算法的理解和认识。提高自身的知识水平和编程能力，认识模式识别在生活中的应用。 算法思想K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻找K组数据作为初始聚类中心，然后计算其他数据距离这三个聚类中心的距离，将数据归入与其距离最近的聚类中心，之后再对这K个聚类的数据计算均值，作为新的聚类中心，继续以上步骤，直到新的聚类中心与上一次的聚类中心值相等时结束算法。-By programming K- means algorithm implementation, s
in011
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用自然梯度算法，多姿态，多角度，有不同光照。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Use of natural gradient algorithm, Much posture, multi-angle, have different light.
bufbd
- 仿真效果非常好，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用MATLAB编写的遗传算法路径规划。- Simulation of the effect is very good, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Genetic algorithms using MATLAB path planning.