转。。eig求所有特征值和特征向量。d = eigs(A)%求稀疏矩阵A的6个绝对值最大特征值d，d以向量形式存放。d = eigs(A,B) %求稀疏矩阵的广义特征值问题。满足AV=BVD，其中D为特征值对角阵，V为特征向量矩阵，B必须是对称正定阵或Hermitian正定阵。d = eigs(A,...
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2014-12-22 09:18:21
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// 得到 LBP纹理特征值图
// 参数：
// src 为单通道灰度图
// dst 为目标图
// 返回值：
// 返回ture 表示运行正常
// 返回false 表示运行出错
bool GetLBPFeatureImage(IplImage *src, IplImage *dst)
{
if (! src || ! dst) return false;
// 获取图像信息
con...
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2014-12-20 22:10:25
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转载：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40738211 0 引言 11月1日上午，机器学习班第7次课，邹博讲聚类（PPT），其中的谱聚类引起了自己的兴趣，他从最基本的概念：单位向量、两个向量的正交、方阵的特征值和特征向量，讲到相似度图、拉普...
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2014-12-19 11:57:00
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R语言矩阵运算 主要包括以下内容：创建矩阵向量；矩阵加减，乘积；矩阵的逆；行列式的值；特征值与特征向量；QR分解；奇异值分解；广义逆；backsolve与fowardsolve函数；取矩阵的上下三角元素；向量化算子等.1 创建一个向量在R中可以用函数c()来创建一个向量，例如：> x=c(1,2,3...
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2014-12-17 18:20:50
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KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的一种监督学习算法。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。使用KNN算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。K-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外,由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。k-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基...
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2014-12-16 21:04:43
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一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 ...
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2014-12-15 23:30:03
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构建私有CA及SSH配置服务在了解如何构建私有CA之前，先来熟悉基础概念：CA表示证书颁发机构、PKI表示公钥基础设施、RA证书的注册机构、CRL证书的吊销列表。构架CA时还会涉及到一些加密方式，这里来了解一些加密类型。几种加密方式及其区别：单项加密：主要用于数据的提取特征值..
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2014-12-15 06:36:54
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简单地说，k-近邻算法是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优缺点：优点精确度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点计算复杂度高、空间复杂度高。使用数据范围数值型和标称型。例子：电影名称打斗镜头接吻镜头已知电影类型California3104爱情片Gongfu995动作片算法伪代码：对未知类...
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2014-12-12 13:16:52
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1. PCA整体思想PCA，Principle Componet Analysis，主成分分析，主要用于数据降维。它通过计算给定数据集的协方差矩阵的特征值和特征向量，来得到数据集最关键的方向（数据集在此方向的投影方差最大，这个能保持最多的信息），并从关键的方向中选取前k个构成k维空间，在此空间中重新...
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2014-12-07 06:28:10
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Shi-Tomasi 算法是Harris 算法的改进。 Harris 算法最原始的定义是将矩阵 M 的行列式值与 M 的迹相减，再将差值同预先给定的阈值进行比较。后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法，若两个特征值中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点。 void goodFeaturesTo...
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2014-11-26 17:57:58
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