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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)
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
...

第9章聚类分析

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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。

9.5 模拟退火聚类算法

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