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模式识别及MATLAB实验指导 源代码

于 2020-02-02 发布
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代码说明：

说明：  模式识别及MATLAB实现学习与实验指导 源代码 杨杰 郭志强编(the source code of PATTERN RECOGNITION)

文件列表：

实验指导-源代码, 0 , 2018-03-21
实验指导-源代码\003.doc, 237056 , 2018-03-11
实验指导-源代码\006.doc, 234496 , 2018-01-02
实验指导-源代码\BP.m, 1713 , 2018-03-21
实验指导-源代码\Class_mean_vector.m, 1259 , 2018-03-21
实验指导-源代码\Euclid.m, 193 , 2018-03-11
实验指导-源代码\Feedforward_NN_sensor.m, 633 , 2018-03-21
实验指导-源代码\Generalized_linear_discriminant_fun.m, 496 , 2018-03-19
实验指导-源代码\Hamming.m, 192 , 2018-03-11
实验指导-源代码\Maharanobis.m, 298 , 2018-03-11
实验指导-源代码\Minkowaki.m, 287 , 2018-03-11
实验指导-源代码\Pearson.m, 268 , 2018-03-11
实验指导-源代码\Probability_dis_criterion.m, 1133 , 2018-03-21
实验指导-源代码\RBF.m, 1323 , 2018-03-21
实验指导-源代码\SOFM.m, 615 , 2018-03-21
实验指导-源代码\Tanimoto.m, 199 , 2018-03-11
实验指导-源代码\add_feature.m, 2740 , 2018-03-21
实验指导-源代码\bayes_estimate.m, 820 , 2018-03-11
实验指导-源代码\between_class_measure.m, 1785 , 2018-03-20
实验指导-源代码\c_means_clustering.m, 1545 , 2018-03-20
实验指导-源代码\clustering_criterion.m, 1200 , 2018-03-20
实验指导-源代码\cosS.m, 162 , 2018-03-11
实验指导-源代码\distance_pro.m, 1457 , 2018-03-20
实验指导-源代码\entropy_separability_criterion.m, 682 , 2018-03-21
实验指导-源代码\fisher_criteria.m, 1503 , 2018-03-20
实验指导-源代码\iris.txt, 3200 , 2018-03-07
实验指导-源代码\kljz.m, 203 , 2018-03-11
实验指导-源代码\kljz_pro.m, 346 , 2018-03-11
实验指导-源代码\l_r_feaure.m, 2573 , 2018-03-21
实验指导-源代码\likelihood_ratio_test.m, 3539 , 2018-03-07
实验指导-源代码\logisticRegression.m, 1171 , 2018-03-11
实验指导-源代码\match_measure.m, 2526 , 2018-03-20
实验指导-源代码\matcov.m, 2077 , 2018-03-07
实验指导-源代码\max_min_dis_clustering.m, 1527 , 2018-03-20
实验指导-源代码\meanvec_optimal_compression.m, 711 , 2018-03-21
实验指导-源代码\myBAB.m, 4672 , 2018-03-21
实验指导-源代码\nearest_neiber_clustering.m, 1289 , 2018-03-20
实验指导-源代码\norm_parzen.m, 635 , 2018-03-11
实验指导-源代码\normal_window_parzen.m, 280 , 2018-03-11
实验指导-源代码\pdist_measure.m, 1023 , 2018-03-20
实验指导-源代码\pearsen_decision.m, 1158 , 2018-03-07
实验指导-源代码\perceptron.m, 752 , 2018-03-19
实验指导-源代码\perceptron_pro.m, 882 , 2018-03-19
实验指导-源代码\remove_feature.m, 1991 , 2018-03-21
实验指导-源代码\scatter_matrix.m, 616 , 2018-03-21
实验指导-源代码\segmental_linear_fun.m, 4103 , 2018-03-11
实验指导-源代码\similarity_measure.m, 1747 , 2018-03-20
实验指导-源代码\smalltestbayes.m, 1642 , 2018-03-12
实验指导-源代码\svm3_2_8_1.m, 446 , 2018-03-20
实验指导-源代码\svm3_2_8_2.m, 709 , 2018-03-07
实验指导-源代码\svm3_2_8_3.m, 741 , 2018-03-11
实验指导-源代码\svm3_2_8_4.m, 1389 , 2018-03-11
实验指导-源代码\testbayes.m, 336 , 2018-03-12

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    GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模拟模型，在matlab中的输入方法为gm1（x），x指要模拟的序列。 2：GM(1,1)预测模型，在matlab中的输入方法为gm2（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 3：GM(1,1)群模拟模型，在matlab中的输入方法为gm3（x），x指要模拟的序列。 4：GM(1,1)群预测模型，在matlab中的输入方法为gm4（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 gm4对序列趋势比较好的数据预测效果较好，对上下变动的数据，特别是后4个数据趋势跟前面的数据相反的，预测效果很差。 gm2对上下变动的数据，预测效果比gm4好，但对趋势较好的数据，预测精度没有gm4高。 gm3比gm1模拟精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]进行实验。x输入默认行向量。 所有程序在matlab6.0上调试通过。(GM (1,1) 1-4 1 : GM (1,1) simulation model Matlab in the input method for gm1 (x), x entail simulation sequence. 2 : GM (1,1) model, in the Matlab input method for gm2 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. 3 : GM (1,1)- simulation model, in the Matlab input method for gm3 (x), x entail simulation sequence. 4 : GM (1,1)- forecasting model, in the Matlab input method for gm4 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. Gm4 right sequence relatively good trend data predicted better results, the next change in the data, especially after four data with the previous trend data contrary, predict poor. Gm2 next to the change in forecast resu)
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    2012-07-18 11:28:39下载
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