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matlab实现vm图形分类代码变色龙分类 通过使用彩色和灰度图像，基于统计分类测量变色龙视觉模式之间的可区分性。 安装 下载代码。 从 下载特征提取代码（Single-Opponent (SO) 和 Double-Opponent (DO) 描述符）。 将代码放在文件夹 [root]/serre-lab-color_hmax-c2a60c1 中。 纸： 。 从（我们使用 linlinear-1.7）下载支持向量机 (SVM) 实现代码。 将代码放在文件夹[root]//liblinear-1.7 中。 创建 mex 文件：从 matlab，运行 [root]/liblinear-1.7/matlab/make.m。 纸： 。 用法 在 matlab 中，运行 [root]/run_all.m。 该实现由四个部分组成，对灰度和颜色描述符重复： 选择要素模板。 计算变色龙图像的描述符。 为每对类学习一个分类模型，并以留一法的方式测量准确性。 显示六个选定类别的结果（准确度 + p 值）。 第 (1)-(3) 部分的运行由第 5-10 行中的标志控制。 当标志设置为“false”时，将加载

结合Cham eleon算法可以发现高质量的任意形状、大小和密度的自然簇及一趟聚类算法快速高效的特点, 研究可以处 理混合属性的高效聚类算法. 首先简单改进Cham e leon算法, 使之可以处理含分类属性的数据; 进而提出一种两阶段聚类算法. 第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分, 第二阶段利用改进的C ham e leon算法归并初始划分而得到最终聚类. 在真 实数据集和人造数据集上的实验结果表明, 提出的两阶段聚类算法是有效可行的.

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