Tasi和张正友两种方法仿真程序

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某文库里标价40RMB的一份完整的大数据方案，520页的Word文档

深度学习标注工--LabelImage 解压之后运行目录下的labelImg.py即可。

【实例简介】ddr4电路版图.brd

%k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：%同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。%k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，%则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；%然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；%不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作

该代码实现的是图像的二分类，hog用于图像的特征提取，svm表示的是对特征的分类。解压缩后，在添加到matlab的工作目录后，需要在代码中修改一下资源文件的路径（比如正负样本的图片路径），才可以正确运行。

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