目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

包含了贝叶斯 KNN KMeans 的简单实现 1. 利用贝叶斯算法进行数据分类操作，并统计其预测正确率。 2. 随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样本分错风险系数为0.6，负样本分错风险为0.4，该设定仅用于最小

基于Matlab实现： 模式识别 改进的K-Means++算法 实现模式分类

基于Matlab实现： 模式识别 K-Means算法 实现模式分类 模式识别 K-均值算法 实现模式分类