模式识别与智能计算——Matlab技术实现(含光盘1张)
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模式识别与智能计算——Matlab技术实现(含光盘1张) 模式识别与智能计算——Matlab技术实现(含光盘1张)
本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测度,贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。 [ 查看完整的图书目录 ] [马上试读]

第1章  模式识别概述 1.1  模式识别的基本概念 1.2  特征空间优化设计问题 1.3  分类器设计 1.3.1  分类器设计基本方法 1.3.2  判别函数 1.3.3  分类器的选择 1.3.4  训练与学习 1.4  聚类设计 1.5  模式识别的应用 本章小结 习题1 第2章  特征的选择与提取 2.1  样本特征库初步分析 2.2  样品筛选处理 2.3  特征筛选处理 2.3.1  特征相关分析  2.3.2  特征选择及搜索算法 2.4  特征评估 2.5  基于主成分分析的特征提取 2.6  特征空间描述与分析 2.6.1  特征空间描述 2.6.2  特征空间分布分析 2.7  手写数字特征提取与分析 2.7.1  手写数字特征提取 2.7.2  手写数字特征空间分布分析     本章小结 习题2 第3章  模式相似性测度 3.1  模式相似性测度的基本概念      3.2  距离测度分类法    &n...

第9章 聚类分析
本章介绍了两种基于试探的未知类别聚类算法,包括最临近规则的试探法和最大最小距离算法,还介绍了五种层次聚类算法,包括最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均距离法;介绍了两种动态聚类算法,K均值算法和迭代自组织的数据分析算法(ISODATA),最后介绍了模拟退火算法以及基于模拟退火思想的改进K均值算法。
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