MATLAB分类器
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MATLAB实现的BP神经网络两类分类项目
本项目基于MATLAB实现了一个简单易懂的BP神经网络两类分类器，包含数据预处理、网络训练和分类预测模块。代码注释详细，结构清晰，适合初学者学习前向传播和误差反向传播算法。 -
MATLAB实现的概率神经网络(PNN)分类器项目
本项目基于MATLAB平台开发概率神经网络(PNN)分类器，实现数据预处理、网络构建、模型训练和分类预测全流程。支持平滑因子等参数自定义，提供高精度分类结果评估，适用于各类数据分类任务。 -
基于MATLAB的线性分类器设计与性能对比分析系统
本项目使用MATLAB实现了感知机、最小二乘法和线性支持向量机三种线性分类器，涵盖模型训练、决策边界计算与二维可视化分析功能，适用于分类算法教学与性能对比研究。 -
MATLAB实现的HK分类算法多模式训练与分类系统
本项目基于HK（Ho-Kashyap）分类算法，开发了一个高效的模式识别系统。系统支持加载预存训练模式（w1、w3）构建分类器，并对未知模式（w2、w4）进行自动分类预测，适用于多模式数据处理场景。 -
基于多方法融合的手写体数字识别系统MATLAB实现
本项目通过MATLAB实现了手写体数字0-9的自动识别，集成了贝叶斯分类器和BP神经网络算法，支持数据预处理、模型训练与性能评估，同时提供单张图像测试和批量图像识别功能，便于算法对比与性能分析。 -
基于MATLAB的Fisher线性判别分类系统
本MATLAB程序实现了Fisher线性判别分类器，通过最大化类间散度与类内散度比值确定最优投影方向。可对已知类别样本进行学习，并有效预测待分类样本的类别标签，适用于模式识别和数据分析任务。 -
基于PCA+SVM与PCA+AdaBoost的多模型人脸检测MATLAB项目
本项目在MATLAB中实现了基于PCA特征降维的两种人脸检测模型。系统采用PCA进行图像特征提取，并分别与SVM及AdaBoost分类器结合完成人脸识别，提供了两种算法的完整实现与对比分析方案。
