医学图像分类和分类问题的主要文件和步骤 (一般步骤)
高分1号(GF-1)卫星遥感影像已经成为土地利用和覆盖的重要数据源。文中通过对所选样区分别采用最大似然、最小距离、支持向量机等监督分类方法进行分类,并比较它们所得出的分类结果,从而来探讨监督分类方法在
针对极限学习机(ELM)未充分利用未标注样本、训练精度受网络权值初值影响的问题,提出一种基于协同训练与差分进化的改进ELM算法(Tri-DE-ELM)。考虑到传统的ELM模式分类技术只利用了少量标注样
提出一种基于密度中心图的弱监督分类方法,利用少量已标注样本,结合大量未知模式样本进行弱监督学习。借助样本空间的密度信息,求出密度中心点来准确地反应数据的空间几何特征,在此基础上建图,利用标记传递方法,
提出了一种基于半监督模式的复杂网络社团划分新方法,通过引入物理学中的万有引力定理进而计算出有标签节点与周围无标签节点的相互作用值,最终将网络中的社团划分出来。实验表明,算法可以比较准确地划分出一些网络
基于半监督式文本分类的对抗训练方法,对抗生成模型相关论文
机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督
使用Opencv进行图像分类的应用程序,对图像的区分程度不错。
C#利用最小距离法实现图像简易监督分类全代码,
鉴于使用单一特征无法获得令人满意的分类效果以及SVM在小训练样本时具有良好的分类性能,提出了基于多种目标分解方法和SVM的极化SAR图像分类方法。首先对原始极化SAR图像使用多种目标分解方法进行处理,
