Pattern Classification MATLAB Code Implementations

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wa

黑白封面的《Pattern Classification》第二版是我蛮早就收藏的一本经典入门书，讲模式识别讲得又稳又细。模式分类的底层逻辑，其实就是教机器怎么“看得懂东西”。从图像识别、语音识别到 DNA，几乎你能想到的智能识别应用，都离不开这套理论。书里内容挺系统，像是特征提取、模型选择、噪声这些实际工作中经常遇到的问题，都有讲，而且配了不少例子，比如怎么识别照片里的汽车、人、树这种复杂对象，讲得还蛮贴地气。有意思的是，它还讲了像上下文信息、不变性、证据汇聚这类听起来高级但其实常见的技巧。举个例子，你在做手写数字识别的时候，如果模型能不被旋转或大小影响结果，那就香对吧？另外像监督学习、无监督

The Matlab code sqrt generates initial phase values for networks, stored in the file 'initial_phases.txt'. These values are evenly distributed between -pi and pi, and can be adjusted to fall between -val and val. The file 'network_generation.py' contains Python 3 code to generate two types of networ

MATLAB实现图像处理 在件中，我们将探讨图像识别、去雨、去雾、去噪、去模糊等多个重要的图像处理技术。 1. 图像识别 使用MATLAB工具进行图像识别的基础方法。 2. 去雨技术 介绍去除图像中雨滴影响的算法。 3. 去雾方法 讲解消除图像雾霾效果的技术。 4. 去噪技术 探讨如何减少图像噪声以提升质量。 5. 去模糊处理 介绍恢复模糊图像清晰度的算法。 通过这些技术，可以显著提高图像的可用性和美观性。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，

该负荷预测数学代码存储库包含用于神经网络训练和预测电负载的代码。此代码是用MATLAB编写的，为电力负荷预测提供精确的解决方案，帮助实现能源管理的优化。利用模式识别神经网络，模型能够从历史数据中提取特征，进而预测未来负荷趋势。

《模式识别入门》是一本原版书，内容相当有用，包含相关的MATLAB代码，适合作为美国高校**教材。

This tutorial demonstrates how to perform 1D matrix classification for 2-class and 3-class problems using a Self-Organizing Map (SOM) neural network. It includes a matrix-based AND gate example with input samples of sizes 12 and 3. The approach uses machine learning principles to classify the data,

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评