模式识别中分类常用的matlab代码.rar

【实例简介】
模式识别中用到的文本分类，图像识别的分类算法，bp神经网络，浮动搜索算法，特征选择算法，svm文本分类算法等等，来自于一个希腊学者的模式识别著作的代码
【实例截图】
【核心代码】
16359647562075752880.rar
└── toolbox
├── Chapter1
│   ├── examples
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example1101.asv
│   │   ├── example1101.m
│   │   ├── example131.m
│   │   ├── example132.m
│   │   ├── example133.m
│   │   ├── example141.m
│   │   ├── example142.m
│   │   ├── example143.m
│   │   ├── example151.m
│   │   ├── example161.asv
│   │   ├── example161.m
│   │   ├── example162.m
│   │   ├── example171.m
│   │   ├── example181.m
│   │   └── example191.m
│   └── mfiles
│   ├── bayes_classifier.asv
│   ├── bayes_classifier.m
│   ├── classificador.asv
│   ├── classificador.m
│   ├── classificador_ml_em_combinado.asv
│   ├── classificador_ml_em_combinado.m
│   ├── classificador_parzen.asv
│   ├── classificador_parzen.m
│   ├── comp_gauss_dens_val.m
│   ├── compute_error.m
│   ├── Contents.m
│   ├── em_alg_function.m
│   ├── EM_pdf_est.m
│   ├── euclidean_classifier.m
│   ├── Gaussian_ML_estimate.m
│   ├── gauss.m
│   ├── generate_gauss_classes.m
│   ├── kde2d.m
│   ├── knn.c
│   ├── k_nn_classifier_combinado.asv
│   ├── k_nn_classifier_combinado.m
│   ├── k_nn_classifier.m
│   ├── knn_density_estimate.asv
│   ├── knn_density_estimate.m
│   ├── knn.dll
│   ├── ksdensity2d.m
│   ├── mahalanobis_classifier.m
│   ├── mixt_model.m
│   ├── mixture_Bayes.m
│   ├── mixt_value.m
│   ├── mkernel.m
│   ├── Parzen_epa_kernel.asv
│   ├── Parzen_epa_kernel.m
│   ├── Parzen_gauss_kernel.m
│   └── plot_data.m
├── Chapter2
│   ├── examples
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example221.m
│   │   ├── example222.m
│   │   ├── example231.m
│   │   ├── example232.m
│   │   ├── example233.m
│   │   ├── example241.m
│   │   ├── example242.m
│   │   ├── example251.m
│   │   ├── example252.m
│   │   ├── example261.m
│   │   ├── example271.m
│   │   ├── example281.m
│   │   ├── example282a.m
│   │   └── example282b.m
│   └── mfiles
│   ├── base_clas_coord.m
│   ├── base_clas_coord_out.m
│   ├── boost_clas_coord.m
│   ├── boost_clas_coord_out.m
│   ├── CalcKernel.m
│   ├── cmap.mat
│   ├── Contents.m
│   ├── kernel_perce.m
│   ├── NN_evaluation.m
│   ├── NN_training.m
│   ├── perce.m
│   ├── perce_online.m
│   ├── plot_kernel_perce_reg.m
│   ├── plot_NN_reg.m
│   ├── SMO2.m
│   ├── SSErr.m
│   └── svcplot_book.m
├── Chapter3
│   ├── examples
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example321.m
│   │   ├── example322.m
│   │   ├── example331.m
│   │   ├── example341.m
│   │   ├── example342.m
│   │   ├── example352.m
│   │   ├── example353.m
│   │   └── example361.m
│   └── mfiles
│   ├── Contents.m
│   ├── cut_cylinder_3D.m
│   ├── im_point.m
│   ├── kernel_PCA.m
│   ├── K_fun.m
│   ├── lapl_eig.m
│   ├── pca_fun.m
│   ├── plot_orig_trans_kPCA.m
│   ├── scatter_mat.m
│   ├── spiral_3D.m
│   └── svd_fun.m
├── Chapter4
│   ├── data
│   │   ├── breastMicrocalcifications.dat
│   │   ├── breastNormalTissue.dat
│   │   ├── cirrhoticLiver.dat
│   │   ├── class1.dat
│   │   ├── class2.dat
│   │   ├── dataClass1.dat
│   │   ├── dataClass2.dat
│   │   ├── fattyLiver.dat
│   │   ├── testClass1.dat
│   │   ├── testClass2.dat
│   │   ├── trainingClass1.dat
│   │   └── trainingClass2.dat
│   ├── examples
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example421.m
│   │   ├── example431.m
│   │   ├── example441.m
│   │   ├── example451.m
│   │   ├── example461.m
│   │   ├── example462.m
│   │   ├── example471.m
│   │   ├── example472.m
│   │   ├── example473.m
│   │   ├── example481.m
│   │   ├── example482.m
│   │   ├── example483.asv
│   │   ├── example483.m
│   │   └── example484.m
│   └── mfiles
│   ├── compositeFeaturesRanking.m
│   ├── Contents.m
│   ├── divergenceBhata.m
│   ├── divergence.m
│   ├── exhaustiveSearch.m
│   ├── Fisher.m
│   ├── normalizeMnmx.m
│   ├── normalizeSoftmax.m
│   ├── normalizeStd.m
│   ├── plotData.m
│   ├── plotHist.m
│   ├── ROC.m
│   ├── ScalarFeatureSelectionRanking.m
│   ├── ScatterMatrices.m
│   ├── SequentialBackwardSelection.m
│   ├── SequentialForwardFloatingSelection.m
│   ├── SequentialForwardSelection.m
│   └── simpleOutlierRemoval.m
├── Chapter5
│   ├── data
│   │   ├── eight.wav
│   │   ├── five.wav
│   │   ├── four.wav
│   │   ├── nine.wav
│   │   ├── ones.wav
│   │   ├── one.wav
│   │   ├── seven.wav
│   │   ├── six.wav
│   │   ├── three.wav
│   │   ├── two.wav
│   │   ├── upattern02.wav
│   │   ├── upattern11.wav
│   │   ├── upattern12.wav
│   │   ├── upattern13.wav
│   │   ├── upattern14.wav
│   │   ├── upattern15.wav
│   │   ├── upattern16.wav
│   │   ├── upattern17.wav
│   │   ├── upattern1.wav
│   │   ├── upattern21.wav
│   │   ├── upattern22.wav
│   │   ├── upattern23.wav
│   │   ├── upattern51.wav
│   │   ├── upattern61.wav
│   │   └── zero.wav
│   ├── examples
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example521.m
│   │   ├── example531.m
│   │   ├── example532.m
│   │   ├── example533.m
│   │   └── IsoDigitRec.m
│   └── mfiles
│   ├── BackTracking.m
│   ├── Contents.m
│   ├── DTWItakuraEndp.m
│   ├── DTWItakura.m
│   ├── DTWSakoeEndp.m
│   ├── DTWSakoe.m
│   ├── editDistance.m
│   ├── stEnergy.m
│   └── stZeroCrossingRate.m
├── Chapter6
│   ├── Contents.m
│   ├── example631.m
│   ├── example632.m
│   ├── example633.m
│   ├── example634.m
│   ├── example635.m
│   ├── example636.m
│   └── mfiles
│   ├── BWDoHMMsc.m
│   ├── BWDoHMMst.m
│   ├── Contents.m
│   ├── DOHMMTrainingData.mat
│   ├── MultSeqTrainCoHMMBWsc.m
│   ├── MultSeqTrainDoHMMBWsc.m
│   ├── MultSeqTrainDoHMMVITsc.m
│   ├── VitCoHMMsc.m
│   ├── VitCoHMMst.m
│   ├── VitDoHMMsc.m
│   └── VitDoHMMst.m
├── Chapter7
│   ├── example
│   │   ├── Contents.m
│   │   ├── example741.m
│   │   ├── example742.m
│   │   ├── example751.m
│   │   ├── example752.m
│   │   ├── example753.m
│   │   ├── example754.m
│   │   ├── example755.m
│   │   ├── example756.m
│   │   ├── example757.m
│   │   ├── example761.m
│   │   ├── example762.m
│   │   └── example772.m
│   └── mfiles
│   ├── 10.1.1.96.6841.pdf
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│   ├── 2010111093919124792.pdf
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│   ├── agglom.m
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│   ├── bJe1jNTIXj.torrent
│   ├── BSAS.m
│   ├── CL_step.m
│   ├── Contents.m
│   ├── cost_comput.m
│   ├── dendrogram_cut.m
│   ├── distan.m
│   ├── distant_init.m
│   ├── e430227a5608976af0f7c94c25700a216450d883.torrent
│   ├── eig.pdf
│   ├── eOAcPBP4i1.torrent
│   ├── ExgpwDFS6U.torrent
│   ├── fulltext.pdf
│   ├── fuzzy_c_means.m
│   ├── GMDAS.m
│   ├── jFAF80MSyZ.torrent
│   ├── jT2x6E3ouW.torrent
│   ├── k_means.m
│   ├── k_medoids.m
│   ├── laplacian.pdf
│   ├── LEM_NC_03.pdf
│   ├── LLA.m
│   ├── longuetHiggins.pdf
│   ├── NDS3A2fHKZ.torrent
│   ├── NeighborNumber.pdf
│   ├── oaCrcBxngt.torrent
│   ├── possibi.m
│   ├── rand_data_init.m
│   ├── rand_init.m
│   ├── reassign.m
│   ├── Rohlf1974.pdf
│   ├── RPclgOS3Cg.torrent
│   ├── SL_step.m
│   ├── spectral_Ncut2.m
│   ├── UCU0TfRor3.torrent
│   └── valley_seeking.m
└── INSTALL.txt

23 directories, 271 files