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模式分类

模式分类中应用到的PCA算法

PCA算法 SVD算法模式分类

模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。

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粒子群优化算法优化RBF神经网络

粒子群优化 RBF神经网络模式分类

粒子群优化算法优化RBF神经网络程序，可用在模式分类等方面

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自适应共振理论网络用来进行模式分类联想记忆效果

自适应共振理论网络模式分类联想记忆误差率识别

自适应共振理论网络用来进行模式分类联想记忆效果很好，误差率极低，能正确识别

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matlab代码实现bp网络训练

bp网络训练参数识别模式分类损伤识别故障诊断

bp网络训练源代码，可用于参数识别，模式分类，如损伤识别，故障诊断等

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SOM神经网络

SOM神经网络特征提取模式分类

SOM神经网络，可以进行特征提取和模式分类，特别是特征维数较多的情况。

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C4.5算法，用于模式分类

C4.5算法模式分类

用matlab语言写的C4.5算法，用于模式分类

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七个径向基人工神经网络

径向基人工神经网络模式分类预测

七个径向基人工神经网络的源程序，包括模式分类，以及预测

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RBF 神经网络用于模式分类

RBF 神经网络模式分类平台 matlab6.5

％ RBF 神经网络用于模式分类％使用平台 - matlab6.5

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matlab代码实现数据挖掘算法

数据挖掘算法分类树 C4.5算法模式分类

数据挖掘算法，分类树的C4.5算法，用于模式分类

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pca 降维的方法

pca 降维方法模式分类指纹识别人脸识别

做模式分类时（例如指纹识别，人脸识别），一个需要处理的难题是维数非常大，人脸往往是百万维的，目前计算机的能力还不足以快速地计算这么高维的数据。pca是一中降维的方法，用它可以把高维数据映射到一个维数较低的空间上考虑。

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