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分類算法

  • svm分類算法

    支持向量機而分類算法MATLAB編程,實現數據的二分類

    標簽: svm分類算法

    上傳時間: 2015-06-24

    上傳用戶:肖德龍強

  • 數據挖掘實驗四貝葉斯決策分類算法

    數據挖掘實驗四貝葉斯決策分類算法實驗報告

    標簽: 數據挖掘 實驗 分類算法 貝葉斯

    上傳時間: 2017-05-18

    上傳用戶:dongyan

  • 貝葉斯學習算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法

    貝葉斯學習算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類

    標簽: 貝葉斯 學習算法 分類 分類器

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:zhaiyanzhong

  • 貝葉斯學習算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法

    貝葉斯學習算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類

    標簽: 貝葉斯 學習算法 分類 分類器

    上傳時間: 2015-07-19

    上傳用戶:CHINA526

  • 包含了模式識別中常用的一些分類器設計算法

    包含了模式識別中常用的一些分類器設計算法,并且還能根據參數指定樣本的分布規律,然后通過分類算法找分界面

    標簽: 模式識別 分類器 計算

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:四只眼

  • :將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中

    :將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中,提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me.arks算法對原始數據集中的完整數據子集進行聚類,計算缺失數據子集中的每條記錄與 個簇重心之間的相似度,把記 錄賦給距離最近的一個簇,并用該簇相應的屬性均值來填充記錄的缺失值,然后用樸素貝葉斯分類算法對處理后的數據 集進行分類。實驗結果表明,與樸素貝葉斯相比,基于K—means思想的樸素貝葉斯算法具有較高的分類準確率。

    標簽: means 算法 分類 貝葉斯

    上傳時間: 2017-08-18

    上傳用戶:banyou

  • 決策樹的分類算法綜述

    決策樹分類總結,基于決策樹的數據流挖掘算法的研究,總結ctvf等算法。對現有的決策樹在云計算,用戶興趣漂移上面的概論

    標簽: 決策樹

    上傳時間: 2015-02-26

    上傳用戶:dfshuo

  • 圖像處理的分類算法

    適用于圖像分類的算法,很有用,很適合初學者適用于圖像分類的算法,很有用,很適合初學者適用于圖像分類的算法,很有用,很適合初學者適用于圖像分類的算法,很有用,很適合初學者

    標簽: 圖像處理

    上傳時間: 2015-12-25

    上傳用戶:choosebank

  • 入侵檢測系統的網絡包分類技術研究

    基于FPGA技術的網絡入侵檢測是未來的發展方向,而網絡包頭的分類是入侵檢測系統的關鍵。 文章首先介紹了FPGA技術的基本原理以及其在信息安全方面的應用,接著介紹入侵檢測系統以及FPGA技術在入侵檢測系統中的應用。 分析了幾種比較出名的網絡包分類算法,包括軟件分類方法、TCAM分類算法、BV算法、Tree Bitmap算法以及端口范圍分類算法。 在此基礎上,文章設計了一個基于FPGA技術的入侵檢測系統包分類的基本框架圖,實現框架圖中的各個基本功能模塊。在實現過程中,提出了一類結合三態內容可尋址內存(TCAM)和普通存儲器(RAM)的網絡包包頭分類方案。我們將檢測規則編號并位圖化,使用RAM存儲與包頭結構相關的規則位圖,通過TCAM上的數據匹配操作,快速關聯待分析的網絡數據包與入侵檢測規則。文章還討論了網包頭分類方法的優化算法,將優化算法與未優化算法在速度和空間上進行比較。此外,還討論了對Snort的規則庫進行整理和規則化的問題。 最后,對所設計的包頭分類匹配模塊在Quartus II進行仿真評估,將實驗結果與已有的一些分類算法進行了比較。結果說明,本設計在匹配速度和更新速度上有優勢,但消耗了較多的存儲空間.

    標簽: 入侵檢測系統 網絡 包分類 技術研究

    上傳時間: 2013-07-17

    上傳用戶:gonuiln

  • 改進SRC算法在人臉識別中的應用

    稀疏表示分類算法(Sparse Representation-based Classification,SRC)在人臉數據庫上有很高的識別性能。然而,對于姿態變化,SRC的識別效果并不理想。針對SRC算法不能解決測試樣本與訓練樣本存在偏移誤差的問題,本文提出了基于SRC的改進算法。該算法將每一類的訓練樣本單獨作為訓練字典,利用迭代校正和基于金字塔分層機構的運動偏移估計方法得到最終的偏移量,最后對校正后的測試樣本使用SRC算法實現分類。實驗結果表明該方法對于有偏移誤差的人臉圖像具有較好的魯棒性及識別率。

    標簽: SRC 算法 人臉識別 中的應用

    上傳時間: 2013-11-15

    上傳用戶:haiya2000

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