模式分类(英文版)经典的关于模式识别的著作

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。利用M

模式识别-分类器设计

两维样本，自动生成高斯概率分布，估计概率密度函数，对结果进行评价，实现分类，通过实验方法估计错误率

模式识别鸢尾花分类，matlab程序，总共3类鸢尾花进行分类。

模式识别的实验，贝叶斯分类器实现男生女生的分离，实现了基本的分类器的功能

对分类器的性能描述，确定描述准则我们会讨论如何判断一个分类器的有用性，及如何比较不同的分类器。我们不但有多种不同类型的分类器可供选择，而且在每种类型的分类器中也有多种选择，比如在k-最近邻分类器中选择

matlab代码参考：最小错误率Bayes分类器的设计与检验；窗函数法高斯分布；近邻法高斯分布 ；Fisher线性变换 ；一种基于最近邻优先的知识聚类算法。

模式识别作业-贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是

这些数据可以用于模式识别中验证算法,可以观测分类效果

模式识别中的贝叶斯分类器 用matlab编写的源代码，对实验数据有分析