模式识别matlab程序.doc
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模式识别的一些matlab程序最小错误率Bayes分类器的设计与检验clcclearX1=10000;MU1=2.0;SIGMA1=0.2;Y1=normrnd(MU1,SIGMA1,X1,1);X2=5000;MU2=1.0;SIGMA2=0.2;Y2=normrnd(MU2,SIGMA2,X2,1);Y=[Y1;Y2];Pw1=X1/(X1+X2);Pw2=X2/(X1+X2);T1=find(normpdf(Y1,MU1,SIGMA1)*Pw1>normpdf(Y1,MU2,SIGMA2)*Pw2)
模式识别课matlab数字识别程序.pdf
名称:模式识别题目:数字‘3’和‘4’的识别实验目的与要求:利用已知的数字样本〔3和4〕,提取样本特征,并确定分类准则,在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解,强化利用电脑实现模式识别。实验原理:1.特征提取原理:利用MATLAN软件把图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽,所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多,所以
神经网络模式识别Matlab程序.doc
神经网络模式识别Matlab程序识别加入20%噪声的A-Z26个字母。(20%噪声情况下,完全能够识别)clear;closeall;clc;[alphabet,targets]=prprob;%生成字母表布尔值的函数[R,Q]=size(alphabet);[S2,Q]=size(targets);S1=10;P=alphabet;net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig''logsig'},'traingdx');net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01
模式识别与MATLAB.ppt
模式识别与MATLAB主讲内容典型算法分类器算法3、线性判别函数4、Bayes算法1、层次聚类Matlab代码Example:k-均值(k-means)算法给定k,算法的处理流程如下:第一步:随机的把所有对象分配到k个非空的簇中;第二步:计算每个簇的平均值,并用该平均值代表相应的簇中心;第三步:将每个对象根据其与各个簇中心的距离,重新分配到与它距离最近的簇中;第四步:重复2,3直到k个簇的中心点不再发生变化或准则函数Je收敛。Matlab代码Example:X=[randn(20,2)+ones(20,2
MATLAB在模式识别中的应用.pdf