110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类

基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类。通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,混合分类器具有快速测试(ELM的优点)的优点,且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。数据可更换自己的,程序已调通,可直接运行。

110极限学习机(ELM) (xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/6585a50a000000000801ddc9

相关推荐
Jina AI1 小时前
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·回归
瓦特what?3 小时前
关于C++的#include的超超超详细讲解
java·开发语言·数据结构·c++·算法·信息可视化·数据挖掘
楚韵天工1 天前
基于多分类的工业异常声检测及应用
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·分类·数据挖掘
思通数据2 天前
AI视频监控:重构安防行业智能化新生态
人工智能·安全·目标检测·机器学习·计算机视觉·重构·数据挖掘
壹Y.2 天前
MATLAB 绘图速查笔记
笔记·matlab
Evand J2 天前
【MATLAB例程】滑动窗口均值滤波、中值滤波、最小值/最大值滤波对比。附代码下载链接
开发语言·matlab·均值算法
LiJieNiub2 天前
爬虫与数据分析
爬虫·python·数据挖掘·数据分析
Debroon2 天前
CV 医学影像分类、分割、目标检测,之【血细胞分类】项目拆解
目标检测·分类·数据挖掘
电商API大数据接口开发Cris2 天前
基于 Flink 的淘宝实时数据管道设计:商品详情流式处理与异构存储
前端·数据挖掘·api
一株月见草哇3 天前
Matlab(4)
人工智能·算法·matlab