模式识别matlab应用实例,模式识别matlab实现
本文介绍了模式识别，智能计算，MATLAB，以及MATLAB相关电子书资源的技术实现发给大家。本书由电子工业出版社出版，格式为PDF。资源大小为70.6 MB，xydjb。目前豆瓣、亚马逊、当当、JD.COM等电子书的综合评价是9.3。
内容介绍
书中大体借鉴了生物学、神经网络、大数据挖掘、深度学习、人工智能技术、分组智能推荐等课程的优秀概念和基础理论，并应用于模式识别行业；在这个新的管理系统中，系统软件详细介绍了模式识别的基本理论、模式和应用。本书共分14章，包括：模式识别简介、特征选择与提升、模式相似性度量、基于概率统计的贝叶斯分类器配置、判别函数分类器配置、神经网络分类器配置(BP神经网络、轴向涵道神经网络、自组织市场竞争神经网络、概率神经网络、地面传播神经网络和意见反馈神经网络)、决策树分类器配置、粗糙集分类器配置、聚类分析和模糊聚类分析。
该书内容新颖，应用性强，基础理论与具体应用紧密结合。以钢笔书写大数字的识别为应用案例，详细介绍了应用于实际活动的基础理论的保持过程及相关的Matlab代码，吸引了大量的研究者和工程项目。
天津理工大学计算机专业Xydjb，无限狗，天津大学电子信息学院博士生发表相关毕业论文近20篇，其中4篇被欧盟检索。出版的多部经典著作被清华等多所高校评为硕士、本科教材。出版方向：计算机视觉、模式识别、图像处理及应用、运动控制系统、机器人视觉操作。
目录
第一章是模式识别的概述。
1.1模式识别的基本概念
1.2模式识别的基本方法
1.3统计模式识别
1.3.1统计模式识别研究的主要问题
1.3.2统计模式识别方法概述
1.4分类分析
分类器设计
1.4.2判别函数
分类器的选择
培训和学习
1.5聚类分析
1.5.1集群设计
1.5.2基于启发式的聚类设计
1.5.3基于群体智能优化算法的聚类设计
1.6模式识别的应用
本章摘要
练习1
第二章：特征选择和优化
2.1特征空间的优化设计
2.2样本特征库的初步分析
2.3样品筛选处理
2.4特征筛选处理
2.5特性评估
2.6基于主成分分析的特征提取
2.7特征空间描述和分析
特征空间描述
2.7.2特征空间分布分析
2.8手写数字特征提取与分析
2.8.1手写数字特征提取
2.8.2手写数字特征的空间分布分析
本章摘要
练习2
第三章：模式相似性的度量
3.1模式相似性度量的基本概念
3.2距离测量分类
模板匹配方法
3.2.2基于PCA的模板匹配方法
3.2.3以等级为中心的欧洲距离分类
3.2.4马氏距离的分类
3.2.5夹角余弦距离的分类
3.2.6用角度余弦距离法进行二元分类
3.2.7二元谷本测度分类
本章摘要
练习3
第四章是基于概率统计的贝叶斯分类器的设计。
4.1贝叶斯决策的基本概念
4.1.1贝叶斯决策中讨论的问题
贝叶斯公式
4.2基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3基于最小风险的贝叶斯决策
4.4贝叶斯决策比较
4.5基于二元数据的贝叶斯分类的实现
4.6基于最小错误率的贝叶斯分类的实现
4.7实现基于最小风险的贝叶斯分类。
本章摘要
练习4
第五章是判别函数分类器的设计。
5.1判别函数的基本概念
5.2线性判别函数
5.3线性判别的实现
6.2.2BP神经网络分类器设计
6.3径向基函数神经网络(RBF)
6.3.1径向基函数神经网络的基本概念
6.3.2径向基函数神经网络分类器的设计
6.4自组织竞争神经网络
6.4.1自组织竞争神经网络的基本概念
6.4.2自组织竞争神经网络分类器的设计
6.5概率神经网络(PNN)
概率神经网络的基本概念
6.5.2概率神经网络分类器的设计
6.6反向传播神经网络(CPN)
6.6.1反向传播神经网络的基本概念
6.6.2基于反向传播神经网络的分类器设计
6.7反馈神经网络(Hopfield)
6 . 7 . 1 Hopfield网络的基本概念
6 . 7 . 2 Hopfield神经网络分类器的设计
本章摘要
练习6
第七章决策树分类器的设计
7.1决策树的基本概念
7.2决策树分类器的设计
本章摘要
练习7
第八章粗糙集分类器的设计
8.1粗糙集理论的基本概念
8.2粗糙集在模式识别中的应用
8.3粗糙集分类器的设计
本章摘要
练习8
第九章聚类分析
9.1集群设计
9.2基于启发式的未知类别聚类算法
9.2.1最近规则的启发式方法
9.2.2最大和最小距离算法
9.3层次聚类算法
9.3.1最短距离法
9.3.2最长距离法
中间距离法
重心法
9.3.5类平均距离法
9.4动态聚类算法
9.4.1K均值算法
9.4.2迭代自组织数据分析算法(ISODATA)
9.5模拟退火聚类算法
模拟退火的基本概念
9.5.2基于模拟退火的改进K-means聚类算法
本章摘要
练习9
第十章模糊聚类分析
10.1模糊集的基本概念
0.2模糊集运算
模糊子集运算
10.2.2模糊集的运算性质
0.3模糊关系
10.4模糊集在模式识别中的应用
10.5基于模糊的聚类分析
本章摘要
练习10
第十一章禁忌搜索算法的聚类分析
11.1禁忌搜索算法的基本原理
1.2禁忌搜索的关键参数及相关操作
11.3基于禁忌搜索算法的聚类分析
本章摘要
练习11
第十二章遗传算法的聚类分析
12.1遗传算法的基本原理
12.2遗传算法的组成
12.2.1染色体编码
12.2.2健身功能
遗传算子
12.3控制参数选择
12.4基于遗传算法的聚类分析
本章摘要
练习12
第十三章蚁群算法的聚类分析
13.1蚁群算法的基本原理
13.2已知聚类数的蚁群聚类算法
13.3聚类数未知的蚁群聚类算法
本章摘要
练习13
第十四章粒子群优化算法的聚类分析
14.1粒子群优化的基本原理
14.2基于粒子群优化的聚类分析
本章摘要
练习14
参考
学习笔记
详细解释python和matlab的优势和区别。
Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言。Python是纯自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU通用公共许可)协议。Python的语法简洁明了，它的一个特点是空格强制缩进语句。Python的优点：Python比Matlab最大的优点：免费。但是现在可以用Matlab了，就不在乎了。Python的第二大优势：开源。你可以把科学计算的算法细节改很多。可移植性，Matlab不如Python。但是你主要做研究，这方面的需求应该不高。第三方生态，Matlab不如Python。比如3D绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，功能性等等。从长远来看，Python的科学计算生态会比Matlab更好。语言.
调用python，链接MATLAB脚本详细讲解
发现了一个很简单的配置方法，但是一直想写的东西还没写出来。当我今天有时间的时候，我会把它完成。本文的配置方法适用于Windows、Mac和Linux系统。一、安装MATLAB engine API for python安装MATLAB engine API for Python windows系统光盘 matlabroot \ extern \ engines \ Python Python setup . py安装Mac或Linux系统光盘 matlabroot/extern/engines/Python Python setup . py安装此处 matlabroot 是您的MATLAB所在的安装路径。注意，上面两个地址中的反斜杠是不同的。2.调用脚本或函数用Python从Python脚本调用用户脚本和函数。在当前目录下，MATLAB建立一个triarea.m的脚本文件，内容如下：b=5；h=3；A=0.5 * (b * h)然后在同一个目录下新建一个test.py，内容如下：import MATLAB . engine eng=MATLAB . engine . sta.
简述：为什么我选择了Python而不是Matlab和R语言？
数据分析和科学计算离不开工具和语言的使用。目前最流行的数据语言不外乎MATLAB、R语言和python。但今天，边肖简要总结了Python语言的一些特点和常用工具。为什么Python比MATLAB和R好？其实这三种语言很多数据分析师都在用，但是更推荐python，主要是因为以下几点：1。python易学、易读、易维护，处理速度比R语言快，无需切割数据库；2.python势头强劲，很多大公司都需要，市场前景广阔；MATLAB语言有限，侧重于工程和科学计算，而且MATLAB价格昂贵，所以免费版或盗版只能用来玩和学习。3.python有丰富的扩展库，是其他两者无法比拟的；Python版本选择初学者.
python和matlab的区别
Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言。Python是纯自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU通用公共许可)协议。Python的语法简洁明了，它的一个特点是空格强制缩进语句。Python的优势：(推荐学习：Python视频教程)Python比Matlab最大的优势：免费。但是现在可以用Matlab了，就不在乎了。Python的第二大优势：开源。你可以把科学计算的算法细节改很多。可移植性，Matlab不如Python。但是你主要做研究，这方面的需求应该不高。第三方生态，Matlab不如Python。比如3D绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，功能性等等。从长远来看，Python的分支.
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