文件名称：单层感知器神经网络matlab代码-pattern_classification:PatternClassification&matlab实现
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更新时间：2024-06-09 07:33:32
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单层感知器神经网络matlab代码 Pattern Classification & matlab 实现 [TOC] Intro 模式识别的几次作业，合在一起。任务是模式分类，包括 KNN，线性分类机，扩展的线性分类机（二次），无监督学习中MLE+最小误差分类，神经网络。还有 K-Means 聚类。 任务描述 已知三个高斯概率密度函数，其类中心分别为：A（1， 1， 1），B（3， 3， 3），C（7， 8， 9）；相应的方差分别为：A（1， 1， 1），B（2， 3， 4），C（6， 6， 9）。 基于上述三个概率密度函数，每类随机产生100个样本，得样本集A1，B1，C1。 基于上述三个概率密度函数，随机产生A2类1000个样本，B2类600个样本，C2类1600个样本。 以D2={A2, B2, C2}为训练样本集，用KNN方法，对D1={A1, B1, C1}中的300个样本进行分类，并计算分类的正确率。其中K=3~9，可以根据自己电脑的计算能力设定。 以D2={A2, B2, C2}为训练样本集，采用线性分类机的方法，对D1={A1, B1, C1}中的300个样本进行分类，
【文件预览】：
pattern_classification-master
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----train4.png(41KB)
----README.pdf(1.26MB)
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----train3.png(177KB)
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