Matlab实现重复剪辑代码——提高分类准确率

MATLAB版的Adaboost对数据集进行分类，并测试其准确率，详细步骤可参考readme.txt文件。通过此实现，可以快速进行数据分类任务，并对模型效果进行评估，适用于机器学习模型训练与性能测试。

本研究利用Matlab语言，对人脸识别算法的准确率进行了深入分析，探究了影响识别准确率的因素，并对算法性能进行了评估。

我们更新了由MLEInference代码中的站点索引问题引起的数据问题。如果您在2020年10月10日之前下载了数据，请重新下载更正版本的代码和数据。请注意，此错误不会影响随附文章中的任何结果。DNA甲基化维持动力学是通过统计分析和随机建模来研究的。MLEInference.m包含了参数推断的MATLAB代码。ReadData是MATLAB格式的动力学速率推断输入读取数据，包含两个变量：sites和AllDat。

评估聚类结果的准确率和兰德指数是一项重要任务。Acc代表聚类准确性，rand_index则衡量聚类结果的一致性。match是一个2xk矩阵，展示目标与聚类结果的最佳匹配。输入包括目标索引T和聚类结果索引idx，通过kmeans函数实现。具体而言，初始数据X是一组二维随机点，通过五次复制的kmeans计算得到聚类结果idx。

CSDN用户上传的视频均带有完整可运行的代码，适合初学者使用；1、代码压缩包包含主函数：main.m；其他函数：其它m文件；不需要运行结果展示图；2、代码兼容Matlab 2019b版本；如运行出错，请根据提示调整；如需要帮助，请联系博主；3、运行指导步骤：第一步：将所有文件放入Matlab当前文件夹；第二步：双击打开main.m文件；第三步：点击运行，等待程序执行完毕并获取结果；4、如果需要其他仿真或服务，请私信博主或查看博客底部的QQ联系方式；4.1提供完整博客或资源代码4.2重现期刊或参考文献4.3定制Matlab程序4.4科研合作

基于MATLAB的外部库人脸识别GUI版涵盖了签到次数、时间和识别准确率。这是一个毕业设计和课程设计项目，经过助教老师的严格测试，确保运行稳定。欢迎下载交流，下载后请查阅README.md文件以获取更多信息。某些链接可能需要特殊方式打开。

针对决策树算法易受样本噪声和混杂区域干扰的问题，可以利用重复剪辑近邻法进行优化。该方法能够有效识别并剔除训练样本集中符合特定条件的噪声数据，清除混杂区域中后验概率较小的类别样本，进而构建更符合贝叶斯分类准则的类别边界。通过筛选后的训练样本集构建决策树，能够在保证分类准确率的前提下，显著降低决策树的规模，增强其可理解性和应用价值，最终实现决策树性能的提升。

本存储库包含了我们实现的ROIwiseHMM的Matlab代码。这个模型的详细信息可以在文档中找到。如果您打算在自己的项目中使用此代码，请引用我们的论文： @article{JUN2018, title = \"Modeling regional dynamics in low-frequency fluctuation and its application to Autism spectrum disorder diagnosis\", journal = \"NeuroImage\", year = \"2018\", author = \"Eunji Jun and Eunsong Kang and Jaehun Choi and Heung-Il Suk\" }。您可以在此下载HMM工具箱，它支持混合高斯输出的HMM的推理和学习。

本代码实现了多层过零率（MLZCR），为Matlab和Python提供通用版本，支持任意长度的信号帧处理。MLZCR可以在信号的最小值和最大值之间进行零交叉计算，以实现能量分解。输入参数包括信号帧长度、过零层数，以及可选的信号静态最小值和最大值。每层计算得到的过零数量和过零率可以方便地输出。详细内容参考文献[1]：PA Schirmer和I. Mporas，“使用多层零交叉率的低采样频率测量中的能量分解”，2020年ICASSP国际会议。