搜索资源列表
stdga
- 标准遗传算法的源程序，可以用来进行最优值的搜索，也可以用来进行特征选择-standard genetic algorithm source, can be used for the optimal value of a search can also be used to select the features
feature_selection_with_genetic_algorithm
- 这是一个使用遗传算法用于两类成分识别当中的特征选择问题研究，无论对识别软件设计还是写文章都是有帮助的！-This is a use of genetic algorithms for the two types of components to identify the characteristics of these options, Whether right recognition software design or writing articles are helpful!
novel_pso
- 一种新的蜂群算法，优化能力超强！！！，还可以用于其他应用，例如特征选择当中-a new colony algorithm optimization capabilities super! ! ! Can also be used for other applications, such as the choice of which
Srinivas_Mukkamala
- 两种SVM特征选择方法，用PPT详细的阐述了作者的思路和实验情况，非常清除明白。-two feature selection method, the PPT detailed descr iption of the author's ideas and experiments, understand very clear.
New_Kdd1
- 特征选择算法的java 实现,并且使用Jfreechart实现图形显示 -feature selection algorithm to achieve the java, and the use of graphics to achieve Jfreechart
Kdd
- 特征选择算法的改进．．．比较实践证明是个优秀的算法-feature selection algorithm improvements. . . Practice has proved that it is more an outstanding Algorithm
cprogramtogetthecharactervalueofavector
- c语言矩阵特征值求解代码，在求解特征选择和特征提取时候使用的。欢迎各位测试，提意见。-c matrix eigenvalue language code for the solution of feature selection and feature extraction often used. Welcome to test opinions.
feature_selection
- 弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf 弹性模板匹配算法中的特征选择.pdf
Featureselectiontodiagnoseabusinesscrisisbyusingar
- 用遗传算法进行特征选择并优化支持向量机的核函数参数和惩罚因子
lda
- 经典的LDA特征选择算法，用matlab实现，包括数据集
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检
tezhenxuanzhe
- 使用基于K-L变换的特征选择方法,使原本4维的特征向量降至3维
featureselectionbasedongeneticalgorithm
- 利用遗传算法进行文本聚类的特征选择.把一种特征组合看作一个染色体，对其进行二进制编码，引入文本集密度作为适应度函数进行特征个体适应度的评价.
ICA2000_reprint.doc
- 具有带通选择性的ICA算法可以改善对于带通时间序列的分离以及对于周期性脑功能响应信号的提取. 因此本文提出的方案可将被估计信号, 如:周期性响应信号以及具有平滑空间分布的脑功能激活区, 的先验特性以特征选择的方式加入ICA算法用以提高对此类信号的估计-with selective ICA algorithm can be improved for the band pass time series, as well as for the separation of brain function
YOLi_ICASSP05
- 本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有平滑特性的脑功能成像方面具有潜在的应用价值.-for Independent component analysis (ICA) feature selection filtering program
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
多尺度特征匹配(这个函数使用递归的方法来选择和匹配特征)
- 这个函数使用递归的方法来选择和匹配特征
Class-separability
- 类可分离性的判别，特征选择与特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征因此需要有定量分析比较的方法，判断所得到的特征维数及所使用特征是否对分类最有利，这种用以定量检验分类性能的准则称为类可分离性判据。 类别可分离性判据，用来检验不同的特征组合对分类性能好坏的影响，并用来导出特征选择与特征提取的方法。 理想准则：某组特征使分类器错误概率最小-Class separability of discrimination, feature selection and feature extract