AdaBoost-M1二维点分类演示与Matlab实现

MATLAB开发-2 断层构造演示。二维 层析重建的MATLAB演示。

Matlab 提供 convhull 函数，用于计算二维点集的凸包。例：生成一组极坐标点，转换为笛卡儿坐标，使用 convhull 计算凸包，并用红色实线绘制凸包轮廓。

二维坐标的聚类效果直观清晰，鸢尾花数据的特征也挺适合用来练手。用 k-means 算法搞分类，一方面思路简单，另一方面结果还蛮能看出门道。k-means.py 是算法核心，data_preprocess.py 则负责清洗数据、做标准化。用起来不复杂，输出结果也容易验证，蛮适合入门和教学场景。 分类逻辑简单——初始化中心点，不断计算距离、重新分配簇、更新中心，直到收敛。虽然是无监督的算法，但你要是拿它搞有标签的数据（比如鸢尾花），还能顺手做个精度对比。 比较建议你先试二维坐标的聚类，肉眼可见的效果直观，再撸一遍鸢尾花数据集，体验下不同维度和特征缩放带来的影响。记得注意几个点：k 值怎么选（可以试

这份MATLAB源代码演示了二维分数傅里叶变换的过程，设计简单易懂，特别适合图像加密应用。

利用MATLAB程序实现了二维离散小波变换，并对小波系数矩阵进行了重构，深入理解了其原理和实现过程。同时，通过采用不同的小波和边缘延拓方法，对小波系数矩阵的能量、均值、方差和信噪比等统计量进行了详细分析比较，从而更深入地探讨了小波变换的应用。

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。

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

该程序使用Matlab实现了二维Haar小波变换，并提供图形用户界面进行交互式演示。用户可以通过GUI选择本地图像，点击“Press for haar”按钮执行Haar变换，并以金字塔形式展示变换结果。此外，程序还提供了查看低频分量（LL分量）的功能，用户只需点击“按LL分量”按钮即可。

这篇文章基于Matlab，介绍了对二维特征数据的分类方法。作者通过实现对两类图片的分类，探讨了在实际应用中的简单应用。