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  1. 一个高效的KNN分类算法

  2. KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用。 但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-31
    • 文件大小：118784
    • 提供者：zheyitian

  1. KNN分类算法研究-费马-斯坦勒尔问题

  2. KNN分类算法研究。本文是求费马-斯坦勒尔问题的推广。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-12
    • 文件大小：202752
    • 提供者：loyulinux

  1. KNN分类算法C++实现,十次十倍交叉验证计算分类准确率

  2. KNN分类算法的C++实现，采用交叉验证测试在公共数据集上的准确率。希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-04-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lanshanzhuyao

  1. 代码及数据集：KNN分类算法--手写数字识别任务

  2. 代码及数据集：KNN分类算法--手写数字识别任务

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-31
    • 文件大小：822272
    • 提供者：qq_25222187

  1. C++基于特征向量的KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了C++基于特征向量的KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-26
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38551205

  1. kNN分类算法手写识别数据集

  2. kNN分类算法手写识别数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-08
    • 文件大小：828416
    • 提供者：congqi4525

  1. 使用python实现kNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了使用python实现kNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38739919

  1. python实现KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现KNN分类算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：207872
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 原生python实现knn分类算法

  2. 主要介绍了原生python实现knn分类算法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：432128
    • 提供者：weixin_38733355

  1. Python KNN分类算法学习

  2. 主要为大家详细介绍了Python KNN分类算法的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38565818

  1. python机器学习之KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了python机器学习之KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38651507

  1. 基于python实现KNN分类算法

  2. 主要为大家详细介绍了基于python实现KNN分类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38526225

  1. 基于MapReduce和分布式缓存的KNN分类算法研究

  2. 随着大数据时代的到来，K最近邻（KNN）算法较高的计算复杂度的弊端日益凸显。在深入研究了KNN算法的基础上，结合MapReduce编程模型，利用其开源实现Hadoop，提出了一种基于MapReduce和分布式缓存机制的KNN并行化方案。该方案只需要通过Mapper阶段就能完成分类任务，减少了TaskTracker与JobTracker之间的通信开销，同时也避免了Mapper的中间结果在集群任务节点之间的通信开销。通过在Hadoop集群上实验，验证了所提出的并行化KNN方案有着优良的加速比和扩展性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：378880
    • 提供者：weixin_38727062

  1. C++基于特征向量的KNN分类算法

  2. K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38684892

  1. 用Python实现KNN分类算法

  2. 本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近，则这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_38734492

  1. Python 实现 KNN 分类算法

  2. 文章目录1. KNN1.1 KNN 分类算法步骤1.2 KNN 的优缺点2. python 实现 本文将详细讲述 KNN 算法及其 python 实现 1. KNN KNN（K-Nearest Neighbour）即 K最近邻，是分类算法中最简单的算法之一。KNN 算法的核心思想是 如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则将该样本归为该类别 1.1 KNN 分类算法步骤 有 N 个已知分类结果的样本点，对新纪录 r 使用 KNN 将其分类 1.确定 k 值，确定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 原生python实现knn分类算法

  2. 一、题目要求 用原生Python实现knn分类算法。 二、题目分析 数据来源：鸢尾花数据集（见附录Iris.txt） 数据集包含150个数据集，分为3类，分别是：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾）和Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。每类有50个数据，每个数据包含四个属性，分别是：Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）和Petal.Width（花瓣宽度）。 将得到的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：429056
    • 提供者：weixin_38641896

  1. 基于KNN分类算法手写数字识别的实现（一）——蛮力实现-附件资源

  2. 基于KNN分类算法手写数字识别的实现（一）——蛮力实现-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 基于KNN分类算法手写数字识别的实现（一）——蛮力实现-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. python机器学习之KNN分类算法

  2. 本文为大家分享了python机器学习之KNN分类算法，供大家参考，具体内容如下 1、KNN分类算法 KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。 他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。 这里所说的距离，一般最常用的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38742927
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