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搜索资源列表

  1. 两种支持MATLAB的SVM工具箱

  2. 下载SVM工具箱: 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),' k.'); axis([-3 8 -3 8]); t

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：884736
    • 提供者：yhymoon

  1. 马氏距离计算的关键问题解析

  2. 主要介绍马氏距离计算的关键步骤和注意的问题。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-21
    • 文件大小：23552
    • 提供者：cau228charm

  1. K-means聚类算法c语言实现（支持任意维数数据和任意k值）

  2. K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数），同时可以防止分出空类。 为做作业原创

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-12-01
    • 文件大小：5120
    • 提供者：crespo1864

  1. 神经网络BP学习方法

  2. 训练样本数37，隐节点数10，输入维数4，输出维数1.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：felinesmile

  1. iResearch-2007年中国网络视频广告简版报告.pdf

  2. 依据统计学理论和国际惯例，本次调查主要采用了计算机网上联机的调查方法进行， 通过在iClick社区，于2007年4月26日---5月7 日期间由用户主动参与填写问卷的方式 来获取信息，共回收调查问卷超过2588份，经排除无效问卷及部分随机筛选，最终分析样 本数为2239份。本次调查最小误差为±5%，置信度为95%。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：exits

  1. 利用tfe函数进行系统辨别 matlab

  2. MATLAB函数工具箱提供了tfe函数用来实现基于经典谱估计的系统辨识。 调用方式： （1）Txy=tfe(x,y,NFFT,Fs,window) 使用welch平均周期图法，根据输入变量x和输出变量y来估计系统的传递函数。参数NFFT用来指定FFT运算所采用的点数。 如果x和y都是实信号、NFFT为偶数，则Txy的长度为NFFT/2+1； 如果x和y都是实信号、NFFT为奇数，则Txy的长度为(NFFT+1)/2； 如果x或y是复信号，则Txy的长度为NFFT； 参数window用来指定所采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：lichunyang1224

  1. BP神经网络Matlab程序例子

  2. %本程序为BP最简单的程序，含有归一化和反归一化，你只需修改其中的一些参数就可以运行。程序为作者处理数据自编，只希望能给学习BP的新手一些微不足道的帮助。程序如有不妥，敬请指正。 %输入训练向量p，注意必须使p，t矩正列相等其中每列表示一个样本，行数表示总样本数 p=[27.78 31.16 31.3 31.4 32.56 32.71 32.98 34.1 34.23 34.39 38.1 38.1 38.09

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：36864
    • 提供者：hualiu163

  1. 七个完整rbf算法源程序

  2. 共有七个完整算法 % 1.基于聚类的RBF 网设计算法 % 一维输入，一维输出，逼近效果很好！ SamNum = 100; % 总样本数 TestSamNum = 101; % 测试样本数 InDim = 1; % 样本输入维数 ClusterNum = 10; % 隐节点数，即聚类样本数 Overlap = 1.0; % 隐节点重叠系数 % 根据目标函数获得样本输入输出 rand('state',sum(100*clock)) NoiseVar = 0.1; Noise = NoiseVar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-15
    • 文件大小：8192
    • 提供者：ateng5921

  1. K-means算法实现

  2. 分别以(0,0), (4,0), (0,4) 和(4,4)为均值向量, 以（1 0；0 1）为协方差阵生成服从高斯分布的模式样本集, 每一类样本数为8个.选取聚类中心个数C为4，实现聚类,同时实现每次得到新的聚类中心后将其输出。对于刚接触K-means的同学有一定帮助。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-10-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：quincyli

  1. 　　　　　　　BP网络实现分类问题

  2. function main() InDim=2; % 样本输入维数 OutDim=3; % 样本输出维数 % figure % colordef(gcf,'white') % echo off % clc % axis([-2,2,-2,2]) % axis on % grid % xlabel('Input x'); % ylabel('Input y'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % line([-1 1],[1 1])

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-11-23
    • 文件大小：228352
    • 提供者：hello066

  1. k均值聚类算法

  2. K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数），同时可以防止分出空类

  3. 所属分类：网管软件

    • 发布日期：2013-02-11
    • 文件大小：24576
    • 提供者：wsccq

  1. 基于TCP和数据库的聊天程序设计说明书

  2. K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数），同时可以防止分出空类

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-02-11
    • 文件大小：573440
    • 提供者：wsccq

  1. hist3d matlab 2维数据直方图

  2. 可用于将一个二维数据按区间数分割后计算每个方形区间内的样本数，获得二维数据的频数统计结果，是matlab hist函数的二维版本。 输出量为 [h, n, xout, yout] h为输出图像时的图片句柄 n为符合函数surface以及bar3的输入要求的统计频数向量 xout为按xbins数量分割x轴的前点位置 yout为按ybins数量分割y轴的前点位置

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-20
    • 文件大小：1024
    • 提供者：yanglingu

  1. -labview课设_生成扫频信号虚拟仪器设计

  2. 设计步骤： ①搭建前面板界面 新建名为“扫频信号发生器.vi”的空白VI，为了照顾便于参数配置和观察结果双方面的要求，本程序使用了一个选项卡控件的两页分别作为“扫频参数设置”和“扫频信号波形显示”的交互界面。 前一页面“扫频参数设置”中需添加扫频 采样率，起始频率，终止频率，输出电压，扫频步数，每步样本数，声卡最大输出电压，扫频频率文件路径，扫频信号文件等控件作为扫频参数，如图一所示。 后一页面“扫频信号波形显示”中需添加一个波形图用于预览扫频信号波形，如图二所示。 关于按钮，有“上一步”和“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：227328
    • 提供者：lzhhuhhu

  1. pca matlab函数代码

  2. pca 可用的代码 关于超声波特征提取 function y pca mixedsig %程序说明：y pca mixedsig 程序中mixedsig为 n T 阶混合数据矩阵 n为信号个数 T为采样点数 % y为 m T 阶主分量矩阵 % n是维数 T是样本数

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-05-08
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_18617651

  1. AdaBoost在matlab下的简单实现

  2. 对AdaBoost算法进行学习后，在matlab平台下，实现AdaBoost算法。在实验中，训练样本的产生方式是：X=rand(length,2);length是样本数。即，随机产生length个点（x,y）且x、y均位于区间[0，1]。点的类别为两类：正类、负类，取值分别为+1，-1。实现方式为Y=A.^2+B.^2; Z=[(floor(Y)-0.5)*2, A, B];采用的弱分类器是决策树桩分类器，具体为：用一条垂直于x轴或者垂直于y轴的直线划分样本点。因为训练样本点的产生是二次函数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-22
    • 文件大小：5120
    • 提供者：alkohlbaby

  1. kmeans算法c语言实现，能对不同维度的数据进行聚类

  2. K-means聚类算法c语言实现。样本数据从文件读入，支持任意维数数据和任意k值（k当然要小于样本数）.原创原创！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-10-28
    • 文件大小：2048
    • 提供者：piannide0

  1. 关于模式识别C语言的K均值算法

  2. 首先产生100个大于-20小于50的随机数，存于数组X[100]中。然后产生三个不相同的初始聚类中心存在W[3]中，算出每个样本离哪个聚类中心最近就将对应的系数1存入d[i][j]中i为对应的类，j为第几个样本数，对应其他两类的d[i][j]为0。然后进行聚类修正，将对应的样本与对应的d[i][j]相乘然后取平均，即除以这类中多少个样本数。计算误差，将上面算得的结果与上次的聚类中心比较，求总和，即把所得的三个新的聚类中心与旧的聚类中心分别求距离，然后求和为E，如果E<k则算法结束，否则将

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-11-25
    • 文件大小：27648
    • 提供者：aini121

  1. 用C语言对K近邻法进行的模式识别

  2. 近邻法的基本思想是在测试样本x的k个近邻中，按出现的样本类别来作为x的类别，即先对x的k个近邻一一找出它们的类别，然后对x类别进行判别，即在N个训练样本中，找出x的k个近邻。 设N个样本中，来自w1类的样本有N1个，来自w2类的样本有N2个，……..，来自wc类的样本有Nc个；k1，k2,……，kc是k个近邻中分别属于w1，w2,…….，wc类的样本数。定义判别函数为：gi（x）=ki，i=1，2，…..，c；决策规则为：若gj（x）=maxki，则决策x属于wj类。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-11-25
    • 文件大小：65536
    • 提供者：aini121

  1. 二元假设和多重假设顺序概率比检验的操作特性和平均样本数

  2. 二元假设和多重假设顺序概率比检验的操作特性和平均样本数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38683488
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