25. 聚类算法实验

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国防科技大学模式识别

大学课程 / 电子通讯

模式识别国防科技大学（蔡宣平）

共100集 12.3万人观看

1概述 - 1
12:51
2概述 - 2
13:03
3概述 - 3
12:47
4特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 1
13:03
5特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 2
13:10
6特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性 - 3
13:09
7聚类分析的概念、相似性测度 - 1
13:32
8聚类分析的概念、相似性测度 - 2
13:42
9聚类分析的概念、相似性测度 - 3
13:26
10相似性测度（二） - 1
13:55
11相似性测度（二） - 2
13:56
12相似性测度（二） - 3
13:52
13类间距离、准则函数 - 1
12:22
14类间距离、准则函数 - 2
12:31
15类间距离、准则函数 - 3
12:17
16聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法 - 1
14:07
17聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法 - 2
14:16
18聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法 - 3
14:15
19聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法 - 1
10:47
20聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法 - 2
10:58
21聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法 - 3
10:51
22聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法 - 1
14:17
23聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法 - 2
14:32
24聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法 - 3
14:11
25聚类算法实验
06:02
26判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 1
10:53
27判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 2
10:54
28判别域界面方程分类的概念、线性判别函数 - 3
11:01
29判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 1
15:18
30判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 2
15:26
31判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别 - 3
15:17
32线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 1
15:36
33线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 2
15:50
34线性可分条件下判别函数权矢量算法 - 3
15:37
35一般情况下的判别函数权矢量算法 - 1
12:16
36一般情况下的判别函数权矢量算法 - 2
12:22
37一般情况下的判别函数权矢量算法 - 3
12:11
38非线性判别函数 - 1
17:56
39非线性判别函数 - 2
18:06
40非线性判别函数 - 3
17:50
41最近邻方法 - 1
13:11
42最近邻方法 - 2
13:21
43最近邻方法 - 3
13:11
44感知器算法实验
05:10
45最小误判概率准则 - 1
12:49
46最小误判概率准则 - 2
12:58
47最小误判概率准则 - 3
12:54
48正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 1
15:32
49正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 2
15:40
50正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决 - 3
15:34
51含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 1
14:00
52含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 2
14:04
53含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则 - 3
14:02
54Neyman—Pearson判决、实例 - 1
11:57
55Neyman—Pearson判决、实例 - 2
12:01
56Neyman—Pearson判决、实例 - 3
11:56
57概述、矩法估计、最大似然估计 - 1
13:02
58概述、矩法估计、最大似然估计 - 2
13:07
59概述、矩法估计、最大似然估计 - 3
12:57
60贝叶斯估计 - 1
12:09
61贝叶斯估计 - 2
12:11
62贝叶斯估计 - 3
12:03
63贝叶斯学习 - 1
14:51
64贝叶斯学习 - 2
15:05
65贝叶斯学习 - 3
14:47
66概密的窗函数估计方法 - 1
17:20
67概密的窗函数估计方法 - 2
17:32
68概密的窗函数估计方法 - 3
17:17
69有限项正交函数级数逼近法 - 1
13:36
70有限项正交函数级数逼近法 - 2
13:46
71有限项正交函数级数逼近法 - 3
13:39
72错误率估计 - 1
10:05
73错误率估计 - 2
10:22
74错误率估计 - 3
10:05
75小结 - 1
11:52
76小结 - 2
11:57
77小结 - 3
11:46
78实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 1
11:45
79实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 2
11:53
80实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测 - 3
11:45
81概述、类别可分性判据（一） - 1
14:43
82概述、类别可分性判据（一） - 2
14:55
83概述、类别可分性判据（一） - 3
14:36
84类别可分性判据（二） - 1
14:31
85类别可分性判据（二） - 2
14:39
86类别可分性判据（二） - 3
14:36
87基于可分性判据的特征提取 - 1
16:11
88基于可分性判据的特征提取 - 2
16:24
89基于可分性判据的特征提取 - 3
16:05
90离散KL变换与特征提取 - 1
10:49
91离散KL变换与特征提取 - 2
11:04
92离散KL变换与特征提取 - 3
10:47
93离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 1
10:49
94离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 2
11:04
95离散KL变换在特征提取与选择中的应用 - 3
10:47
96特征选择中的直接挑选法 - 1
13:55
97特征选择中的直接挑选法 - 3
13:54
98综合实验-图像中的字符识别 - 1
13:49
99综合实验-图像中的字符识别 - 2
13:55
100综合实验-图像中的字符识别 - 3
13:54

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