模式识别Matlab源码

【实例简介】模式识别Matlab源码

【实例截图】

【核心代码】
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├── 模式识别Matlab源码
│   ├── ADDC.m
│   ├── AGHC.m
│   ├── About.bmp
│   ├── Ada_Boost.m
│   ├── BIMSEC.m
│   ├── Backpropagation_Batch.m
│   ├── Backpropagation_CGD.m
│   ├── Backpropagation_Quickprop.m
│   ├── Backpropagation_Recurrent.m
│   ├── Backpropagation_SM.m
│   ├── Backpropagation_Stochastic.m
│   ├── Balanced_Winnow.m
│   ├── Bayesian_Model_Comparison.m
│   ├── Bhattacharyya.m
│   ├── C4_5.m
│   ├── CART.m
│   ├── CARTfunctions.m
│   ├── Cascade_Correlation.m
│   ├── Chernoff.m
│   ├── Classification.txt
│   ├── Competitive_learning.m
│   ├── Components_with_DF.m
│   ├── Components_without_DF.m
│   ├── DSLVQ.m
│   ├── Deterministic_Boltzmann.m
│   ├── Deterministic_SA.m
│   ├── Deterministic_annealing.m
│   ├── Discrete_Bayes.m
│   ├── Discriminability.m
│   ├── EM.m
│   ├── Exhaustive_Feature_Selection.m
│   ├── Feature_selection.txt
│   ├── FindParameters.m
│   ├── FindParameters.mat
│   ├── FindParametersFunctions.m
│   ├── FishersLinearDiscriminant.m
│   ├── GaussianParameters.m
│   ├── GaussianParameters.mat
│   ├── Genetic_Algorithm.m
│   ├── Genetic_Culling.m
│   ├── Genetic_Programming.m
│   ├── Gibbs.m
│   ├── HDR.m
│   ├── Ho_Kashyap.m
│   ├── ICA.m
│   ├── ID3.m
│   ├── Infomat.m
│   ├── Information_based_selection.m
│   ├── Interactive_Learning.m
│   ├── Kohonen_SOFM.m
│   ├── LMS.m
│   ├── LS.m
│   ├── LVQ1.m
│   ├── LVQ3.m
│   ├── Leader_Follower.m
│   ├── LocBoost.m
│   ├── LocBoostFunctions.m
│   ├── Local_Polynomial.m
│   ├── MDS.m
│   ├── ML.m
│   ├── ML_II.m
│   ├── ML_diag.m
│   ├── Marginalization.m
│   ├── Minimum_Cost.m
│   ├── MultipleDiscriminantAnalysis.m
│   ├── Multivariate_Splines.m
│   ├── NDDF.m
│   ├── NLCA.m
│   ├── NearestNeighborEditing.m
│   ├── Nearest_Neighbor.m
│   ├── None.m
│   ├── Optimal_Brain_Surgeon.m
│   ├── Other
│   │   ├── Bayes_belief_net.mat
│   │   ├── Bayesian_Belief_Networks.m
│   │   ├── Bayesian_parameter_est.m
│   │   ├── Bottom_Up_Parsing.m
│   │   ├── Boyer_Moore_String_Matching.m
│   │   ├── Edit_Distance.m
│   │   ├── Grammatical_Inference.m
│   │   ├── HMM_Backward.m
│   │   ├── HMM_Boltzmann.m
│   │   ├── HMM_Decoding.m
│   │   ├── HMM_Evaluation.m
│   │   ├── HMM_Forward.m
│   │   ├── HMM_Forward_Backward.m
│   │   ├── HMM_generate.m
│   │   ├── Naive_String_Matching.m
│   │   ├── Newton_descent.m
│   │   ├── ROCC.m
│   │   ├── Stochastic_Regression.m
│   │   ├── contents.m
│   │   ├── demo_fun.m
│   │   ├── gradient_descent.m
│   │   ├── high_histogram.m
│   │   ├── mean_bootstrap.m
│   │   ├── mean_jackknife.m
│   │   ├── sample_hmm.mat
│   │   └── sufficient_statistics.m
│   ├── PCA.m
│   ├── PNN.m
│   ├── Parzen.m
│   ├── Perceptron.m
│   ├── Perceptron_BVI.m
│   ├── Perceptron_Batch.m
│   ├── Perceptron_FM.m
│   ├── Perceptron_VIM.m
│   ├── Perceptron_Voted.m
│   ├── Pocket.m
│   ├── Preprocessing.txt
│   ├── Projection_Pursuit.m
│   ├── RBF_Network.m
│   ├── RCE.m
│   ├── RDA.m
│   ├── README.txt
│   ├── Relaxation_BM.m
│   ├── Relaxation_SSM.m
│   ├── SOHC.m
│   ├── SVM.m
│   ├── Scaling_transform.m
│   ├── Sequential_Feature_Selection.m
│   ├── Stochastic_SA.m
│   ├── Store_Grabbag.m
│   ├── Stumps.m
│   ├── Whitening_transform.m
│   ├── calculate_error.m
│   ├── calculate_region.m
│   ├── classification_error.m
│   ├── classifier.m
│   ├── classifier.mat
│   ├── classifier_commands.m
│   ├── classify_paramteric.m
│   ├── click_points.m
│   ├── combinations.m
│   ├── contents.m
│   ├── datasets
│   │   ├── DHS_cover.mat
│   │   ├── DHSchapter10.mat
│   │   ├── DHSchapter2.mat
│   │   ├── DHSchapter3.mat
│   │   ├── DHSchapter4.mat
│   │   ├── DHSchapter5.mat
│   │   ├── DHSchapter6.mat
│   │   ├── DHSchapter7.mat
│   │   ├── DHSchapter8.mat
│   │   ├── DHSchapter9.mat
│   │   ├── XOR.mat
│   │   ├── chess.mat
│   │   ├── clouds.mat
│   │   ├── four_spiral.mat
│   │   └── spiral.mat
│   ├── enter_distributions.m
│   ├── enter_distributions.mat
│   ├── enter_distributions_commands.m
│   ├── feature_selection.m
│   ├── feature_selection.mat
│   ├── feature_selection_commands.m
│   ├── fuzzy_k_means.m
│   ├── generate_data_set.m
│   ├── high_histogram.m
│   ├── k_means.m
│   ├── load_file.m
│   ├── loglikelihood.m
│   ├── make_a_draw.m
│   ├── min_spanning_tree.m
│   ├── multialgorithms.m
│   ├── multialgorithms.mat
│   ├── multialgorithms_commands.m
│   ├── plot_process.m
│   ├── plot_scatter.m
│   ├── predict_performance.m
│   ├── process_params.m
│   ├── read_algorithms.m
│   ├── show_algorithms.m
│   ├── start_classify.m
│   ├── synthetic.mat
│   └── voronoi_regions.m
└── 好例子网_模式识别Matlab源码.rar

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