实验数据:IRIS数据。分为三种类型,每种类型中包括50个四维的向量。 实验模型:假设IRIS数据是正态分布的。 实验准备:在每种类型中,选择45个向量作为训练样本,5个作为测试样本。 实验要求: 1. 使用fisher判别准则,从每个类别的4个特征中选取3个特征,分别针对其中的两种类别设计线性分类器,即设计第一类和第二类,第二类和第三类,第一类和第三类之间的分类面。 2. 并用测试样本计算分类器的性能。 3. 在确定w0时可以尝试使用不同的经验值,比较分类结果是否不同?   或者 分类结果一致 4. 要求画出投影前的样本点,以及投影后的测试样本点、投影方向及分类面。
2022-06-13 16:45:41 3KB 模式识别 python Fisher
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在基于Fisher投影的边界向量集上训练SVM
2022-06-05 11:04:36 565KB 研究论文
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代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的分类程序代码 基于Fisher算法的
两种分类方式的matlab程序,对于模式识别课程的课程报告作业,代码.m文件,论文。可以实施运行操作
2022-05-22 17:28:22 667KB 模式识别 Fisher线性判别
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【人脸识别】基于FISHER线性判决实现人脸识别含Matlab源码
2022-05-19 09:48:17 1.29MB
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利用男女身高体重数据集进行Fisher判别分类
2022-05-18 14:07:23 256KB 文档资料
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该程序使用 FLD(Fisher 线性判别法)从人脸数据库中识别人脸。 使用Fisherface方法的图像识别是基于使用主成分分析(PCA)方法缩小人脸区域大小,然后称为Fisher线性判别分析(FDL)方法或线性判别分析(LDA)方法来获取图像特征。
2022-05-17 17:31:00 4KB matlab
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为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。
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用matlab进行fisher 线性判决实验,
2022-05-16 09:08:48 102KB 线性判决
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先进的化学过程工程工具,如模型预测控制或软传感器解决方案,需要适当的过程模型。 这些模型的参数识别需要具有高信息量的输入输出数据。 当无法应用基于模型的优化实验设计技术时,从历史数据中提取信息片段也可以支持系统识别。 我们开发了一种面向目标的基于 Fisher 信息的时间序列分割算法,旨在从历史过程数据中选择信息片段。 所使用的标准自下而上算法广泛用于过程数据的离线分析。 不同的段可以支持参数集的识别。 因此,我们建议使用从序列获得的 Fisher 信息矩阵的特征向量之间的 Krzanowski 相似系数,而不是使用 D 或 E 最优性作为比较两个输入序列(相邻段)的信息内容的标准。 两个应用示例证明了所提出方法的效率。 该算法能够从历史过程数据中提取具有参数集特定信息内容的段。 它也在: L. Dobos, J. Abonyi, 基于时间序列分割的 Fisher 信息矩阵过程数据分析
2022-05-11 02:14:37 580KB matlab
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