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SVM
- 数据挖掘常用算法 支持向量机的简单实例,使用该方法来进行数据分类(SVM code example)
随机森林用于模式分类
- 随机森林用于模式分类识别算法，包含代码和数据(Random Forests for Pattern Classification Recognition Algorithms, Containing Codes and Data)
第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别
- 第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别 对于本数据集中的雷达状态识别，数据降维前使用朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络的分类算法对于识别的准确率无太大影响；数据降维后使用神经网络算法最优，支持向量机算法其次，朴素贝叶斯算法较差。此外，训练样本越多，分类准确率有小幅度提高。(First Operation Radar State Recognition Based on Classification Algorithms For radar state recognition
Flash分类图片展示
- Flash分类图片展示，通过FLASH读取xml文件数据加载图片与文字显示内容
SVM
- 使用SVM算法实现数据分类预测，编程使用MATLAB实现(SVM algorithm is used to realize data classification and prediction, and programming is realized by MATLAB.)
数据分析修炼手册
- 一位数据分析行业的前辈的总结 前言 1 数据分析师如何分类？ 2 数据分析师的具体工作职责和工作内容有哪些？ 3 如何在业余时间成为数据分析师？ 3 数据分析实战与运用 6 如何用Excel做数据分析？ 8 如何用Tableau做数据可视化？ 14(A summary of the seniors of data analysis)
random forest
- 利用matlab编程来实现多光谱遥感数据的随机森林分类(Random Forest Classification by Multispectral Remote Sensing)
Dectree
- 决策树分类小程序，分类一个酒的类别数据集，数据集里有三类酒，利用matlab自带的决策树函数，根据数据集进行建模，预测。决策树小程序Demo(Decision tree classification program, classification of a wine category data set, there are three types of wine in the data set, using the decision tree function of matlab, accord
决策树训练及分类
- 该压缩包包括两个文件： 1、main.m 将训练数据输入到决策树中，训练并在自动分好的测试数据上测试，并保存训练好的决策树 ctree.mat文件。 2、classification.m 加载训练好的决策树，使用决策树对新输入的数据进行分类。 该方法主要用于对SLIC超像素块进行分类，稍加修改可以用于其他数据分类。(The compression package consists of two files: 1. Main. m inputs training data into decisio
决策树分类实验（乳腺癌）
- 决策树分类程序，包含使用的数据集和运行结果(Decision tree classifier, including data sets used and running results)
UCI经典二分类数据集
- UCI经典二分类数据集，可借助R或python进行分析学习(UCI Classic Bicategorized Data Set, which can be analyzed and learned by R or Python)
SVM数据分类器
- 这是从官方网站上得到的数据，用来进行训练与测试。
故障诊断-uci数据集
- 文献参考，主要介绍了数据分类方法嗯嗯呢
matlab实现的C4.5分类决策树算法
- C4.5决策树分类算法，用于进行数据分类(Classification algorithm)
从MATLAB中提取数据代码
- 从DEAP数据库中下载数据后需要从.mat文件中提取数据，本次代码是就是提取.mat格式的数据并存储在.txt文件中。分类已做好。(After downloading the data from DEAP database, you need to extract the data from. mat file. This code is to extract the data in. mat format and store it in. txt file. The classificatio
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
数据集
- 对网上一些数据集的整理，分类和归纳，对目标识别方向有用(Sorting, classifying and summarizing some data sets on the Internet, useful for target recognition)
垃圾短信分类
- 基于文本内容的垃圾短信识别,对数据进行了数据清洗,分词等,进行 了模型训练及评价(Based on the text content of spam short message recognition, data cleaning, segmentation, model training and evaluation are carried out)
淘宝产品分类数据
- 淘宝产品分类数据： 产品五级分类展示：一级分类－－二级分类－－产品列表－－详细介绍（名称，图片，市场价，会员价，是否推荐，功能介绍等） 产品搜索：关键字模糊搜索(Taobao product classification data: product five level classification display: first level classification - second level classification - Product List - detailed introdu
贝叶斯分类
- 通过python进行编程，运用贝叶斯算法原理，对iris数据集进行分类(Classification of iris data sets by Bayes)