：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过 一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核 函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性，分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类，实验结 果显示对于一些特殊的类分布数据，核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果

为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。

函数1“anisotropic_Directional_derivative_filter.m”用于一组各向异性方向导数滤波器。过滤器的空间支持是[-20,20]×[-20,20]并且取向角均匀分布在区间[0,π]上。 函数2“Canny-detector.m”是对比度均衡配备的Canny检测器和噪声相关的较低阈值。 参考J. Canny, “A computational approach to edge detection,” 函数 3“FOM_measure.m”是边缘图的 Pratt 品质因数。 W. K. Pratt，“数字图像处理”，Wiley Interscience Publications，1978 年。 函数 4 “non_maxima_suppression.m” 用于提取梯度的最大值通过使用图像的两个偏导数来获得图像的大小。 “SMED.m” is the edge detector based on scale multiplication. Refer to P. Bao, L. Zhang, and X-L Wu, “Canny edge detecti

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.

本程序应用SVM为基础，核函数采用高斯核函数，数据为手写数字数据1和9，用smo加速算法，识别正确率达99.4%，而且我博客有讲解

描述了基于RBF核函数的支持向量机参数选择问题，供大家确定支持向量机参数时参考

支持向量机SVM和核函数的matlab程序集

本论文介绍了：Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取，比较实用。

SVM非线性核函数程序

这里面的代码是核递归最小二乘法自适应滤波程序，里面给出了程序所用的核函数.文件以及主程序文件，是刘伟峰编写的《核自适应滤波》这本书的程序。