人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类
在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。
该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。
此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。
Matlab要求：
FDA
LDA多类（1.7版）
计算机视觉系统工具箱（8.0版）
神经网络工具箱（11.0版）
统计和机器学习工具箱（版本11.2）
怎么跑
克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。
按此顺序运行matlab步骤1至8。
介绍
我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。
我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。
图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。
我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进
2022-05-28 16:23:07
76.64MB
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由于射频信号的阻抗一般控制在50ohm，需要走在表层，而且为了减少能量损耗，增强抗干扰能量，线宽也有一定的要求，线宽需要加粗处理，不能太细，推荐15mil以上。
2022-04-29 06:39:46
696KB
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