matlab的egde源代码普罗斯特 普罗斯特是解决大规模问题与亲ximal ST ructure的框架。 它包含几种原始对偶算法（例如ADMM或PDHG）以及常见的近端和线性运算符的高效CUDA实现。 可以解决的一般问题是： 其中g和f *是映射到扩展实线的凸函数，其近端映射很难评估，而K是线性算子。 安装 依存关系 确保安装了最新的工具包，并且nvcc在当前路径中。 我们建议使用至少3.0的GPU。 另一个依赖项是。 计划在将来的版本中提供C / C ++和Python的接口。 快速开始 git clone https://github.com/tum-vision/prost.git cd prost mkdir build cd build cmake .. make 入门 为了熟悉该框架，我们建议您查看MATLAB示例。 为此，启动MATLAB并将文件夹/matlab/添加到您的路径。 移至文件夹/matlab/examples/并运行任何示例，例如example_rof_primaldual.m 。 要大致了解已实现的近端和线性运算符，请查看目录/matlab/+prost

基于K近邻分类算法的语音情感识别实验 KnnRecognition MATLAB

说明： 在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练集和测试集给出算法的正确率。 要求： 测试集必须采用真实的数据，不能自己生成，特征向量的维度大于3 环境： VS2019+CUDA10 报告预览：https://img-blog.csdnimg.cn/06648f1d21e44f30bac2b3c2c979d5bb.png 附录：https://img-blog.csdnimg.cn/cc09186f72524b05a626d2de6b8fa3c7.png

本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], [3.34,4.56], [2.22,2.34]] data_y=[1,1,0,0,1] X_train=np.array(data_x) Y_train=np.array(data_y) 画图看一下两类数据在图上的分布情况

为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。最后通过求特征向量间汉明距离衡量静脉图像的相似程度来计算识别率, 并在PolyU图库和自建图库中进行实验。实验结果显示, 该算法获得的识别率最高可分别可达99.7935%和99.3965%, 识别时间都在1 s以内, 有效增强了算法稳健性。

音频流派分类 使用机器学习算法自动进行音乐流派分类，例如逻辑回归和 K-最近邻 使用语言： Python 2.7 此存储库包含根据以下流派对音乐进行分类的开发代码： 蓝调 古典（西方） 国家 迪斯科 金属 流行音乐 数据集 用于训练模型的数据集是 GTZAN 数据集。数据集简介： 该数据集用于 G. Tzanetakis 和 P. Cook 在 2002 年 IEEE Transactions on Audio and Speech Processing 中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。 该数据集由每 30 秒长的 1000 个音轨组成。它包含 10 个流派，每个流派由 100 首曲目表示。曲目均为 .wav 格式的 22050Hz 单声道 16 位音频文件。 官方网页：marsyas.info 下载大小：约1.2GB 下载链接：下载 GTZAN 流派合集

有两个类别的样本 x 和 y，两类样本的分布规律服从正态分布，其均值和方差 分别为（2，2），（-2，4），每个类别里面分别有 100 个样本。可以利用下面阐述的 Matlab 程序产生上述数据。每一类的数据都是二维数据形式，若设数据格式为第一 行为横坐标，相应的下一行对应的是纵坐标请使用 k-近邻法判断下列 sample 中样本的分类情况 （-0.7303，2.1624），（1.4445，-0.1649），（-1.2587，0.9187），（1.2617，-0.2086），（0.7302， 1.6587） 1、要求用 Matlab 编程，来确定分类的情况，并以图形的方式表示出来。附 Matlab 程序以及对应程序说明。 2、分析k值的不同对分类的情况是否有影响，并把结果用图形的方式表示出来。 3、 请根据剪辑方法近邻的原理，对样本的空间进行剪辑，再确定上述样本点的 分类情况。并对两种分类结果进行分析（选作）。

该文档是模式识别中用近邻函数法进行聚类与分类的一个完整的实验，包括原理，原始数据，结果分析。在文章最后附上作者使用的源代码（matlab版本），亲测2014a正常运行

模式识别近邻函数程序，用于对样本初始分类.