西电2023秋模式识别选修上机（实验报告+代码，代码已跑通）
这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。
上机内容如下：
第一次
验证算法:
1）K近邻方法分类;
2）最近邻方法分类;
3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线;
数据:
1）uSPS手写体
2）ucI数据库中sonar数据源
3）UCI数据库中Iris数据
第二次
比较kmeans算法和FCM算法数据集:
1）sonar和lris数据上验证
2）CIFAR图像数据上验证算法
第三次
验证方法:SVM
数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集)
核函数:高斯核和多项式核
核参数可以手动调节或交叉验证确定
第四次
要求:验证bagging和adaboost算法
在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定
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