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K-MEANS
- 基于MATLAB的k-means算法 较好的解决了图像分类聚类的问题
aca_color
- 本程序为蚁群算法在图像分类中的应用的源程序。（图像的大小为30*30）
jiaocha
- 图像分类中的交叉验证方法，比如说，一个训练集集合，为了得到其中参数的较准确值，就可以使用此类算法-Image Classification Based on cross-validation method, for example, a collection of training set, in order to obtain more accurate values of these parameters, you can use these algorithms
BayesianClasser
- 贝叶斯分类器matlab版，可以用于图像分类，检索，模式识别相关工作-bayes classifier is useful to image classify
MarkovRF
- MRF的例子程序,该程序用Matlab进行编写的，对图像进行MRF的处理，可以用于分割分类等-markov random field
classification
- 灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类-coocurence matrix，using K nearest neighbor to classify textures images.
LBP_algorithm_picture_tuxture_classify
- LBP算法实现图像的纹理分类,很简单，很经典-LBP_algorithm_picture_tuxture_classify
PCA
- 基于主分类分析的SAR图像变化检测MATlt实验程序-Based on the analysis of the main SAR image classification change detection experiment
svm
- 本程序包括：论文SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类，和相应的matlab实现其中图像划分以及特征提取、聚类均利用matlab6.5完成。 -The procedures include: paper by SVM for feature extraction based on block classification, and the corresponding realization of one image into matlab, and feature extraction,
KB-Detector-src
- 功能说明：输入一幅图像，能对此图像检测关键点，这些点通常对应图像中的重要对象，可用于对象识别，也可用来作为特征进行图像分类。运行其中的例程Ldx_GoSalScale.m，就可以知道此程序的用法（调试环境matlab7.0）。-Function: input image, this image can detect critical points, these points usually correspond to an important object of the image can be
bayesfenlei
- 自己变得额matlab 贝叶斯分类程序 实现图像分类 遥感图像分了-bayes classification for remote sensing image
PCANET
- 特别好用的图像分类算法！！！输入图像 输出分类结果(A particularly useful algorithm for image classification!!! Input image output classification results)
模式识别分类器
- 贝叶斯识别，可对图像数据进行分类的算法，其中包含5个m文件(Bias recognition, image data can be classified algorithm, which contains 5 m files)
图像分类
- 这里使用svm支持向量机对多类图像进行分类
PCA
- 采用INP数据（145*145*200），该数据有16个类别， PCA进行数据降维，然后对降维数据采用kNN分类（k=1）。(Using INP data (145*145*200), the data has 16 categories, PCA carries out data reduction, and then uses kNN classification for dimensionality reduction data (k=1).)
这是一些评价和分类方法，用于遥感数据
- 这是一种遥感数据分类与评价方法，十分有用(This is a kind of classification and evaluation method of remote sensing data, which is very useful.)
HOG_LBP
- 融合hog与lbp特征的图像分类，使用svm进行分类，最终给出运行混淆矩阵(The image classification of hog and LBP features is classified by SVM, and the run obfuscation matrix is finally given.)
AnalysisKSVDbox
- K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示，经常用于图像压缩、编码、分类等应用。(K-SVD can be regarded as a generalized form of K-means. The total K-means algorithm can only approximate one signal for each sem
ve247
- ML法能够很好的估计信号的信噪比,Relief计算分类权重，毕设内容，高光谱图像基本处理。( ML estimation method can be a good signal to noise ratio, Relief computing classification weight, Complete set content, basic hyperspectral image processing.)
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