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搜索资源列表

  1. 模式识别上机实验4：Fisher 线性判别及感知器判别

  2. 根据给出的触角长度和翼长识别出一只标本是Af还是Apf是重要的。两种蠓虫，Af和Apf已由生物学家W.L.Grogna和W.W. Wirth （1981）根据它们的触角长度和翼长加以区分，见表中数据。 试分别用Fisher判别和感知准则函数求判别函数并判别出最后5个样本的类别，并画出20个样本的散点图及分类直线。 2，4. 最小均方误差准则函数。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-06
    • 文件大小：129024
    • 提供者：gangannini

  1. 改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

  2. 提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

  1. 线性判别函数

  2. Matlab实现的Fisher线性判别函数、H-K算法和感知器 算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-14
    • 文件大小：5120
    • 提供者：pengyu68

  1. 现行判别函数

  2. 线性判别函数的基本概念；广义线性判别函数；设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：专业指导

  1. 模式识别的线性判别函数

  2. 线性判别函数，模式识别的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u012114374

  1. 模式识别_线性判别函数

  2. 模式识别 线性判别函数 分类器 机器学习 课件

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-10
    • 文件大小：688128
    • 提供者：jjkjjk67

  1. LDAmatlab函数

  2. 线性判别分析的matlab代码，代码有注释

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-11
    • 文件大小：2048
    • 提供者：ur2397

  1. 山东大学机器学习实验报告 第五章 线性判别函数

  2. 山东大学计算机科学与技术学院的机器学习课程的实验报告

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-16
    • 文件大小：836608
    • 提供者：john_bian

  1. 模式识别：判别函数及几何分类法

  2. 一 判别函数 二线性判别函数 三 广义线性判别函数 四 线性判别函数的几何性质

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33878082

  1. 中科大计算机模式识别线性判别函数

  2. 中科大计算机模式识别线性判别函数，希望能够给大家带来帮助。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-01-20
    • 文件大小：163840
    • 提供者：rylyee

  1. LDA线性判别分析.ipynb

  2. 本代码提供了基于python sklearn库的LDA线性判别分析算法： 1.利用伪随机数生成测试数据，无需添加新样本 2.较详细地介绍了库函数各参数的含义

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-04
    • 文件大小：181248
    • 提供者：themarshal

  1. 多特征的核线性判别分析推荐方法_高全力(1).pdf

  2. 为提高在非线性可分数据上的推荐质量，采用基于核函数的多特征线性判别分析建立推 荐模型． 基于多维特征数据，采用非线性映射转换到高维特征空间，通过构建基于核的映射函数， 将特征映像转换为内积空间的特征子集，最终建立基于核函数的多特征线性判别分析的分类准 则，对于用户喜好的物品进行分类判别并生成推荐． 实验结果表明: 在20%、40%、60%、80% 的 数据作为训练集，其余为测试集的实验条件下，随着推荐列表长度Ｒ 的增加，推荐准确率呈现 先升后降的趋势，在25≤ Ｒ ≤35 区间内，能够

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：1028096
    • 提供者：SparkQiang

  1. 实验三 Fisher线性判别分类器.zip

  2. Fisher线性判别分类器 本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念，理解并掌握用Fisher准则函数确定线性决策面方法的原理及方法，并用于实际的数据分类。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：103424
    • 提供者：qq_45062744

  1. 线性判别分析，LDA的matlab函数

  2. 此为LDA(线性判别分系的matlab代码)有兴趣的可以下，共同学习啊。还是免费的好，大家可以交流一下。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wangjiangz6506

  1. 线性判别函数

  2. fisher准则，感知机准则，最小平方误差准则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xiaoyulei0406

  1. 基于SPSS的贝叶斯逐步线性判别法在煤炭种类识别中的应用

  2. 利用统计软件SPSS的逐步判别分析功能筛选出判别无烟煤、烟煤、褐煤的主要指标——氢含量和氧含量,以该指标为变量建立贝叶斯逐步线性判别函数,并采用该函数分别对建模样本和测试样本进行识别。识别结果显示:基于SPSS软件的贝叶斯逐步线性判别法的分类识别结果正确率为100%,优于模糊识别等算法。SPSS软件具有建模速度快、易操作、精确度高等优点,值得推广和应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38748740

  1. 线性分类的数学基础与应用、Fisher判别的推导（python）、Fisher分类器（线性判别分析，LDA）

  2. 文章目录一、线性分类的数学基础与应用1、Fisher基本介绍2、Fisher判别思想3、举例二、Fisher判别的推导（python）1、代码2、代码结果三、Fisher分类器1、定义2、scikit-learn中LDA的函数的代码测试3、监督降维技术四、参考文献 一、线性分类的数学基础与应用 1、Fisher基本介绍 Fisher判别法是一种投影方法，把高维空间的点向低维空间投影。在原来的坐标系下，可能很难把样品分开，而投影后可能区别明显。一般说，可以先投影到一维空间(直线)上，如果效果不理想

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38661939

  1. 机器学习–Fisher线性判别

  2. Fisher线性判别Fisher判别法介绍Fisher线性判别Fisher准则函数的定义python代码实现 Fisher判别法介绍 Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1，l2…lp)′，x= (x1，x2，…，xp)′，使不同总体之间的离差(记为B)尽可能地大，而同一总体内的离差(记为E)尽可能地小来确定判别系数l=(l1，l2…lp)′。数学上证明判别系数l恰好是|B-λE|

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38719702

  1. 通过高维线性判别函数和具有多域域激活功能的感知器对心动过速进行分类

  2. 通过高维线性判别函数和具有多域域激活功能的感知器对心动过速进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38700779

  1. 一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数

  2. 提出利用线性判别函数,d(x)=W′x,对轰炸机和战斗机两类目标进行旋转不变识别。每一目标有72个旋转模式,其中9个为训练样本,63个为测试样本,在每个目标的训练样本中随机取一个相减作为线性判别函数的系数(Wij)的初始值,然后利用误判的训练样本优化判别函数的权值以提高函数的正确识别率。为便于光电实现,线性判别函数的权值系数只有2、1、0、-1、-2五个值。计算机模拟表明利用此判别函数进行分类的正确识别率达95.8%。文中还提出一个实现此线性判别函数的光电混合识别系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38739744
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