此图片是基于类中心的欧式距离法分类的matlab编程代码
BP算法的数字识别 识别数字范围是0-9 识别效果可以
实现一对一SVM的手写数字识别，验证一对一SVM（成对分类法）用于手写数字识别的相关性质，及针对具体数据库，在识别精度、训练时间和测试时间方面对常见的几种多类分类方法进行对比。
smartsvn-macosx-9_0_0,压缩包内包含smartsvn-macosx-9_0_0.dmg及smartsvn.license
针对距离倒数加权法的不足,采用动态Voronoi 图选取待插值点的邻近点,对每个已知数据点增加反映该点梯度的增量,并建立已知数据点的ε邻域避免计算误差,以改进距离倒数加权法,为距离倒数加权法的广泛应用
论文研究-基于“垂面”距离的TOPSIS法——正交投影法.pdf, 针对TOPSIS法的不足之处,提出了一种改进方法:基
基于欧式距离的简单界面实现鼠标手写识别简单数字字母。
基于VC的T9输入法，虽然只能输入一个汉字，显示了T9输入法的全过程。其中使用了二级索引码，并按照使用频率进行了排序
基于QT实现的9宫格数字，字母输入法。支持密码类型输入，输入之后显示.代替输入内容
针对核主成分分析（KPCA）人脸识别算法中对全局特征变化敏感和忽略局部特征的问题，研究了一种基于KL距离的KPCA人脸识别算法。利用KL距离定义了类间距离和类内差异，设定了一个非线性优化函数来最大化类
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