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KPCA33
- 用高斯核函数对语音信号的数据进行压缩处理
gaussian.rar
- 高斯滤波核函数生成,可以根据K和要生成对应的高斯核,Gaussian filter kernel generation, according to K and to generate the corresponding Gaussian kernel
work
- 高斯核函数，矩阵自身的高斯核函数计算，需要指定参数-Gaussian kernel function, matrix itself Gaussian kernel function, the need to specify the parameters
KGaussian1 高斯核核函数的matlab程序
- 核函数中经常用到的高斯核核函数的matlab程序-Kernel function often used in the Gaussian kernel function matlab nuclear program
40484845gaussian-core
- 本程序实现高斯核函数的计算，用户可以定义模版的长度和参数的大小，最后生成高斯平滑滤波模版，对图像进行滤波效果明显，可以方便地添加到开发程序当中，为你节省不少时间，下载吧@
gaussian
- 对图像image1进行高斯平滑 其中用到两个一维的高斯核 返回平滑后的图像-GaussianFilter
GaussianPyramid
- 对灰度图像建立高斯金字塔，可以调整核的参数。-Establish Gaussian pyramid for gray-scale images to , you can adjust the reduce parameters.
kernel
- 用于实现支持向量机的核函数，常用的四种，多项式，线性，高斯-Used to implement SVM kernel function, four common
rgk
- 时频分析工具——径向高斯核时频分布。为了在时频分布平面内不出现交叉项，则在模糊函数域内应有效去除互分量而仅保留自分量。设计一个与信号相匹配的核函数可以达到上述目的。基于信号的径向高斯核时频分布是一种比较理想的时频分布-Optimal radially Gaussian kernel time-frequency representation
HMDQW
- 用于计算非参数核密度的高斯核密度概率分布函数的期望值(Expected values of the Gauss kernel density probability distribution function for nonparametric kernel density calculations)
kde
- 给定样本点，采用高斯核密度估计，求出概率密度分布函数。(It is good to use this method to evaluate pdf)
04带有约束条件的最小二乘法
- 高斯核模型约束 最小二乘法，亲手注释，效果不错，带拟合效果图(Gauss kernel model constrained least squares method, personally annotated, the effect is good, with the fitting effect diagram)
鲁棒学习
- Huber损失最小化学习和高斯核模型 的Huber损失最小化，竞赛用到过，效果不错(Huber loss minimization learning and Gauss kernel model Huber loss minimization, the competition used, the effect is good)
KFCM-master
- 基于核方法的模糊C均值聚类，考虑到空间数据之间的相关性，结合各点的邻域信息，在原代码中添加邻域信息：(The fuzzy C mean clustering based on kernel method, considering the correlation of spatial data and combining the neighborhood information of each point, adding neighborhood information to the origin
kde2d
- 高斯核密度算法，短时傅里叶变化，计算高斯核函数的权重(Gauss kernel density algorithm, short time Fourier change, calculation of the weight of Gauss kernel function)
SVM
- 采用SVM高斯核，对样本进行分类，输入训练集和测试集，输出SVM分类准确率，采用10折交叉验证(This matlab code uses the SVM(support Vector Machine)to classify, and as the same time it uses the cross validation mathod.)
Kernel Smoothing Regression
- 高斯核平滑回归 matlab代码，代码内自带example；MATLAB学习，教程(Gauss Kernel Smoothing Regression contains matlab code and example)
predict
- 基于高斯核函数对数据进行偏最小二乘估计，并进行回归分析(Partial Least Squares Estimation of Data Based on Gauss Kernel Function)