比较轨迹聚类方法
这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。
产生的集群如下所示：
应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。
更新（2019年2月）
添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。
公开数据集：
集群轨迹：
2021-03-18 23:43:23
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以前的大多数顺序模式挖掘算法都花了很长时间处理投影数据库，这会导致大量的时间成本。 本文定义了序列x在其前缀序列y上的前缀序列的概念，并提出了一种基于前缀分析的序列模式挖掘算法PPrefixspan。 根据扫描序列数据库SD，获得所有1个长度的序列模式。 比较顺序模式的数量和最小支持数，如果前者小于后者，则将其直接丢弃，并且只能构建投影数据库中的频繁项。 减少了投影数据库中挖掘顺序模式的执行时间。 提出了一种基于前缀的增量前缀范围算法PIN-Prefixspan来处理动态数据库，利用原始序列数据库的频繁模式挖掘结果来提高更新序列数据库的挖掘效率。 实验结果表明，PIN-Prefixspan的时间成本效率更高。
2021-03-16 14:07:14
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Pattern Recognition and Machine Learning 课本+课后习题完整答案，配合着看，enjoy it~
2021-03-15 20:24:23
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Pattern Recognition And Machine Learning Bishop的电子书，彩色PDF格式，及其PDF完整答案
2021-03-12 09:52:17
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This Application aim to detect the lines using Sobel or my custom Algorithm. In image processing, this app associated with Edge Detection and Fixed pattern Noise.
2021-03-10 16:43:15
870KB
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Pattern Recognition(4th) 英文无水印原版pdf 第4版
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2021-03-03 17:47:02
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提出了一种具有图案可重构性的宽带印刷锥形缝隙天线。 天线由四个锥形槽，一个可重新配置的微带到槽线过渡和四个引脚二极管组成。 通过适当布置偏置电压，可以通过简单的偏置电路实现四个端射辐射图。 测得的相对阻抗带宽为| S11 | 小于-10 dB为71.3％，在所有工作模式下为1.57至3.31 GHz。 在中心频率为2.4 GHz时，四个方向的增益均高于6.4 dBi。 实测结果与模拟结果吻合良好。 所提出的天线在宽带的四个可重新配置方向上具有良好的性能。
2021-03-03 09:09:40
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手写数学表达识别
该项目旨在识别，划分，分类和解析手写数学表达式。
*项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。 *项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。
第三阶段，项目的最后阶段已经完成。 此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。
为了进行训练，使用了CROHME数据集： ://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html
请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。
有关功能和模型的更多
2021-03-02 18:50:41
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