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摘要光谱特征波段的选取是植被高光谱分类识别的重要基础之一利用鄱阳湖种典型植被的实测高光谱数据在对数据进行预处理和分析的基础上提出了一种基于均值极差阈值法的光谱特

matlab开发-三维生命之路。康威生命游戏的三维延伸。

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这是为代码“all_data_classification.m”分类的图像生成混淆矩阵的代码。 通过使用训练区域“5_class_test.csv”和图像“all_class.csv”将其分为5个类。 借助混淆矩阵，可以计算分类准确度。

框分类信息系统是一个多平台的地方分类信息程序，包括电脑端、手机端、微信公众号和小程序。程序以方便、实用、简单、快速为开发理念。经过分析，目前大多网站程序无法让站长找到运营的主要方向，很多程序功能繁琐，大多功能用不上，成为网站的负累，是困扰分类信息网站发展的瓶颈问题。框分类信息系统的诞生全面解决了目前分类网站易用性差，页面繁杂，信息可看性差等众多因素，自诞生以来就身价倍升，我们将不断努力，继续创新，将我们的系统做到完美，为用户提供更好的服务！框分类信息系统的优势：1、开发团队在当地实地参与运营，发现问题和不足及时改进。2、分类列表支持方框和列表两种样式，方框样式有多种选择，置顶方式多样，超大格置顶、大格置顶、小格置顶供用户选择。3、用户发布信息后可以通过分享网站免费获得置顶，让网站前期知名度成倍增长。4、系统支持微信和支付宝在线支付，还为无法申请支付接口的用户提供第三方支付接口服务。5、强大的商家建站功能，半小时即可为商家制作出精美的电脑网站和手机网站。源码运行环境asp.net4.0 数据库 sqlserver（版本不限制）网站页面无法打开请安装UrlRewrite伪静态主组件

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本资源使用KNN算法对水果特征数据（包括大小、颜色、甜度等等）进行分析，最终实现对水果进行分类的能力。资源包括KNN算法分析源码及水果特征数据（.txt格式），对初学者学习KNN算法具有很强参考和借鉴作用。 KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 [2] 。 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率。

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