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算法流程：选取各类全体样本组成矩阵X,待测样品计算协方差矩阵S根据S的特征值选取适合的矩阵C使用矩阵C降维采用模板匹配开始多类别分类算法实现PCA降维算法def pca(x,k=0,percent = 0.9):""":function: 主成分分析法:param X: 数据Xm*n维n表示特征个数，m表示数据个数:param K...

关于这本书的数据集问题这本书我老师说很好，让我买来看看，结果一学期过去了，emmmm,不是我的问题，是这本书没有数据，没有源代码（强行甩锅），咳咳，跑远了，这本书的数据集我我到网上看到了，它的数据集格式是这样的allsamples有两个字段，一个为num，一个feature,然后feature是一个25*5维的数据，25表示特征个数，5表示该类字体的个数。由于考虑到可能大多数买了书没有数据集...

算法流程计算待测样品与训练集里每个样品x的角度距离角度距离最小的就是所属的样品类别算法实现计算夹角余弦def anglecos(x_train,y_train,sample):""":function 按照夹角余弦距离法计算待测样品与样品库中的相似度:param x_train: 训练集 M*NM为样本个数 N为特征个数:param y_t...