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搜索资源 - mahalanobis classifier
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Mahalanobis Distance Function for Matlab.
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模式识别作业，贝叶斯分类，欧式距离马氏距离-Pattern recognition operation, the Bayesian classifier, the Euclidean distance, Mahalanobis distance
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基于马氏分类器的阿兹海默氏症分类器，课程练习-Based on Mahalanobis classifier classifier of Alzheimer' s disease
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马氏距离是一种有效地计算两个样本集之间相似度的算法（数据之间协方差距离），与欧式距离相比，它考虑了各种特征之间的联系。本实验旨在通过给出的样本数据，设计一个最小马氏距离分类器并对测试点进行分类，然后将其与最小欧式距离分类器进行比较，实验得出当协方差矩阵为单位阵时，最小马氏距离分类器将与最小欧式距离分类器等价。-Markov distance is an effective method to compute the similarity between the two samples (data
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Mahalanobis classifier
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模式分类之最小马氏距离分类器设计，对给出样本点进行分类处理-Minimum Mahalanobis distance classifier design pattern classification, the sample points are given for classification
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z=mahalanobis_classifier(m,S,X).This function outputs the Mahalanobis classifier,
given the mean and covariance matrices.
• M: the number of classes.
• l: the number of features (for each feature vector).
• N: the number of
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