Fisher变换

当前话题为您枚举了最新的 Fisher变换。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

基于Fisher判别的信用评估方法
诚信即诚实守信,也称为社会整体诚信和社会整体信用度,是指一个国家和地区的各类主体失信守信的整体程度,是社会交易中信用风险的体现,是中华民族几千年来的优良传统美德。通过给出的客户数据作为训练样本,利用MATLAB软件对8个指标的数据进行Fisher判别分析,以判别客户的信用值。
Label Consistent Fisher Vectors (LCFV)一种结合监督信息的Fisher向量方法-matlab开发
LCFV是一种向Fisher向量添加监督信息的方法。使用此方法,您可以通过计算变换矩阵来增强Fisher向量的表现。LCFV通过整合原始的Fisher向量和类标签来提升特征聚合效果。请注意,本包不包含计算Fisher向量的功能,您需要先准备好这些数据。有关详细信息和示例,请参阅我们在ICPR 2014年会议上的论文。
Matlab实现模式识别中的Fisher算法
Matlab编程可应用于模式识别领域的Fisher算法,该算法在数据分类和特征选择中广泛使用。
自伴变换与斜自伴变换
自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换,欧氏空间中还有两类重要的规范变换:自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同,即 A = A∗,则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A,则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是:对任意 α,β ∈ V,均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是:对任意 α,β ∈ V,均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然,除了正交变换、自伴变换以及斜自伴
基于快速傅里叶变换的连续小波变换
介绍了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。
等价变换
任意y,如果学生95002选修了y,那么学生x也选修了y。不存在这样的课程y,学生95002选修了y,而学生x没有选。
基于Fisher准则的手写数字识别实现(matlab代码及课程报告)
利用Fisher准则进行手写数字识别的matlab编程及相关课程报告详细介绍。
基于Fisher线性判别的人脸识别系统
这是一个完整的人脸识别系统,使用Matlab编写,基于Fisher线性判别算法。
MATLAB基于Fisher算法的分类程序代码
这是一个MATLAB分类程序,利用Fisher算法进行数据分类。
快速GMM和Fisher向量具有Kmeans初始化和Fisher向量的高效GMM模型(仅对角协方差)-matlab开发
利用Kmeans初始化和Fisher Vectors计算的高效GMM拟合(仅限对角协方差),基于yael包该工具箱可利用BLAS/OpenMP API在多核处理器上实现更快的计算。支持单/双精度的密集输入。