朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

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本文在MATLAB平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析了实验结果。

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在本文中，我们将制定并彻底讨论概率贝叶斯分类算法及其在Node.JS和JavaScript中的实现，这些算法可主动用于检测和定位包含潜在垃圾邮件和其他未经请求的数据的邮件。

采用朴素贝叶斯算法对雷达点云数据进行分类，先构建kd树对点云领域进行搜寻，后提取点云的法向量、残差、主成分及高程差作为朴素贝叶斯算法的参数，运行程序可得到分类结果图。 （1）主程序为Classify.m （2）../data里为txt格式的训练样本与测试样本点云数据。