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搜索资源列表

  1. KNN （K-最近邻分类）算法源代码

  2. 本程序中,训练样本集含有30个样本,矢量长度为5,对样本{1,18,11,11,0.5513196}进行K=5的K-最近邻分类. 样本从文件data.txt中读取，程序运行结果显示所有样本以及其类别，待分类样本所属的类别（{1,18,11,11,0.5513196}属于"2"类），以及它的5个最近邻的类别和与它之间的距离。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-29
    • 文件大小：296960
    • 提供者：zhangliang919

  1. k最近邻分类算法

  2. k最近邻算法是一种有效快速的分类算法，包括源代码和测试数据

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-03-13
    • 文件大小：49152
    • 提供者：panghouzi

  1. K-最近邻分类VC++

  2. K-最近邻分类源代码，很好的东西，共同学习

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-07-08
    • 文件大小：296960
    • 提供者：baidu_17400493

  1. 基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法

  2. 基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-06-23
    • 文件大小：777216
    • 提供者：gl661180

  1. k最近邻域分类算法分析与研究

  2. k最近邻域分类算法分析与研究

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-12-20
    • 文件大小：116736
    • 提供者：shouliezhecs

  1. K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式

  2. 今天小编就为大家分享一篇K最近邻算法(KNN)---sklearn+python实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：359424
    • 提供者：weixin_38625351

  1. python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

  2. 本篇文章主要介绍了python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现，详细的介绍了K最近邻算法的概念和示例，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38638688

  1. python实现K最近邻算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现K最近邻算法，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：73728
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 详解opencv Python特征检测及K-最近邻匹配

  2. 主要介绍了详解opencv Python特征检测及K-最近邻匹配，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38502510

  1. python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

  2. K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。当然其他还牵着到，看哪方面和朋友比较接近（对象特征），怎样才算是跟朋友亲近，一起吃饭还是一起逛街算是亲近（距离函数），根据朋友的优秀不优秀如何评判目标任务优秀不优秀（分类算法），是否不同优秀程度的朋友和不同的接近程度要考虑一下（距离权重），看几个朋友合适（k值），能否以分数的形式表示优秀度（概率分布）。 K最近邻概念： 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38653385

  1. KNN（K最近邻）分类算法_糖潮丽子的博客

  2. 我们本篇博客来学习KNN算法的原理，超参数调整，以及KNN算法应用。 kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法。 KNN算法1、算法概述2、举例3、加深理解4、算法原理5、算法超参数5.1 K值5.2 关于K的取值5.3 距离度量方式5.4 权重计算方式6、算法步骤7、使用KNN实现分类7.1 建模预测7.2 超参数对模型的影响7.3 超参数调整8、使用KNN回归预测8.1 建模预测8.2 数据标准化8.3 流水线9、KD树10、总结 1、算法概述 邻近算法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：886784
    • 提供者：weixin_38701156

  1. kNN-K最近邻(k-NearestNeighbor)算法的python实现

  2. 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38752897

  1. 基于无因次指标和K-最近邻算法的旋转机械故障诊断方法

  2. 基于无因次指标和K-最近邻算法的旋转机械故障诊断方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38558870

  1. Basic-Prediction-Models-using-R:使用R脚本实现基本预测模型的实现，例如简单线性回归，多重线性回归和K最近邻-源码

  2. 使用R的基本预测模型 使用R脚本实现基本预测模型的实现，例如简单线性回归，多重线性回归和K最近邻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：375808
    • 提供者：weixin_42134051

  1. 基于拉曼光谱与k最近邻算法的酸奶鉴别

  2. 基于拉曼光谱与k最近邻算法的酸奶鉴别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38664989

  1. 使用可变移动窗口k最近邻规则的伪时间切片构造，用于顺序不均匀相分割和批生产过程监控

  2. 使用可变移动窗口k最近邻规则的伪时间切片构造，用于顺序不均匀相分割和批生产过程监控

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38662122

  1. 粗到K最近邻分类器

  2. 在本文中，我们提出了从粗到细的K最近邻（KNN）分类器（CFKNNC）。 CFKNNC不同从常规KNN分类器（CKNNC）得出的结果如下：CFKNNC首先粗略地确定少量的“接近”测试样本的训练样本，然后精细地确定测试样本的K个最近邻居。 CFKNNC和CKNNC之间的主要区别在于它们利用了``基于表示的距离''和欧几里得距离来确定测试的最近邻居分别来自训练样本集中的样本。 分析表明，“基于代表距离''能够考虑到不同训练样本之间的依赖关系。 实际上，从以下观点来看，通过建议的方法确定的最近邻居是最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：604160
    • 提供者：weixin_38645434

  1. 基于路网的连续K最近邻查询

  2. 连续K最近邻(CKNN)查询是最近邻查询的扩展,可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域.CKNN查询搜索某一路径上所有点的K个最近的感兴趣对象.本文研究基于交通路网的连续K最近邻查询问题,不同于传统的基于欧式空间的CKNN查询,基于路网的CKNN查询中对象间的距离度量不再是欧式距离,而是基于路网的最短可达距离.显然,传统的基于欧式距离的CKNN查询算法并不能直接应用于基于路网的CKNN查询问题.本文提出了一种基于路网的高效的CKNN查询算法-IIE算法,广泛实验表明本文提出的IIE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：283648
    • 提供者：weixin_38557838

  1. K-Nearest-NEIGHBOUR-KNN-ALGORITHM-:k最近邻（KNN）算法是一种简单的，受监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题-源码

  2. K最近的NEIGHBOUR-KNN算法 KNN表示K最近邻算法。 KNN是最简单的监督式机器学习算法，主要用于数据分类。 在继续学习KNN之前，让我们简单地看一下机器学习和KNN所属的类别。 机器学习（ML）是对计算机算法的研究，该算法会根据经验和给定的数据集自动改进。 机器学习算法基于样本数据（称为“训练数据”）构建模型，以便进行预测或决策而无需明确地编程。 如今，机器学习一直在解决不同领域类别的问题，例如：计算金融，图像处理和计算机视觉，计算生物学，能源生产，汽车，航空航天和制造，自然语言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42135462

  1. Predicting-Car-Prices:训练多元k最近邻模型以基于引擎大小和马力等属性预测汽车价格-源码

  2. 预测车价 买新车可能很棘手。 通常，我们不确定我们为这辆车支付的价格是否合理。 除此之外，市场上的汽车数量众多，包括许多不同的尺寸和功能，而且完全不可能知道经销商提供的价格是否合理。 为了帮助减少此决策的不确定性，我们可以着眼于数据科学。 如果我们具有汽车及其属性以及价格的列表，则可以使用该列表来训练机器学习算法来预测汽车的价格。 目标 我在这个项目中的目标是建立一个模型，该模型可以根据给定的属性列表来预测汽车的价格。 方法 为了实现这个目标，我将在加利福尼亚-欧文大学机器学习和智能系统中心的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_42117340
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