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搜索资源列表

  1. 模糊knn最邻近算法

  2. FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification rule；参考文献：A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 15, No. 4, pp. 580-585.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-01
    • 文件大小：3072
    • 提供者：vsxasc

  1. K最邻近分类器设计matlab

  2. K最邻近分类器设计的MATLAB代码，有代码解释

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：bj0505

  1. K-最邻近算法在文本自动分类中的应用

  2. 对文本的自动分类进行了研究，介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法，重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K一最邻近算法．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-20
    • 文件大小：236544
    • 提供者：axhp718

  1. k-最邻近算法

  2. k-最邻近算法，用于数据库的挖掘，以及各种用途

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：133120
    • 提供者：alvinwuyong

  1. 最邻近算法

  2. knn（k-Nearest Neighbor algorithm）最邻近算法程序

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：feierba

  1. k最邻近距离的matlab实现

  2. 可以查找矩阵的k邻近模式~简单易懂.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-04
    • 文件大小：1024
    • 提供者：liunian44

  1. k means java程式

  2. k means java程式 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 当初始簇心选行不好时，KMeans的结果会很差，所以一般是多运行几次，按照一定标准（比如簇内的方差最小化）选择一个比较好的结果。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-03-22
    • 文件大小：16384
    • 提供者：wizard3433

  1. kNN（邻近算法）算法

  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。 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，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-05-18
    • 文件大小：2048
    • 提供者：heisediwei

  1. Qt下k-d树的建立和最邻近点查询算法实现

  2. k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。本代码实现了图形界面下最邻近点查找，简单易懂，适用于计算几何初学者。如需介绍文档，加qq:1257690927。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-30
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u010234531

  1. C++实现K最邻近算法(机器学习 KNN KD树)

  2. C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-08-17
    • 文件大小：12288
    • 提供者：theone_jie

  1. K邻近算法matlab实现

  2. K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-16
    • 文件大小：69632
    • 提供者：qq_28247057

  1. K近邻算法，内涵详细代码

  2. K近邻算法，内涵详细代码，KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-07
    • 文件大小：384
    • 提供者：wodediannaohao

  1. 4.2 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用_files.zip

  2. 深度学习资料

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：108544
    • 提供者：diweiguang

  1. 4.1 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法_files.zip

  2. 深度学习资料

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：diweiguang

  1. 基于Matlab建立KD树搜索三维点云的邻近点.7z

  2. 利用Matlab对三维点云建立KD树，搜索一点或多点的柱状邻域、球状邻域与KNN点。 其中，柱状邻域、球状邻域搜索半径为r内的三维点； KNN搜索最邻近k个三维点。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-07-28
    • 文件大小：531
    • 提供者：wq198909

  1. K近邻法算法.txt

  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：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42979916

  1. K-means指纹定位的优化算法

  2. K-means指纹定位可减少定位算法的计算量，提高定位的实时性已成为当前定位算法的一个研究热点。然而其聚类的随机性却给定位带来极大的不稳定性，对此提出使用两步聚类算法进行优化，根据AIC准则自动得到最优的聚类个数；针对最邻近算法定位误差大的情况，使用相关系数法确定相似度最高的子库，再估计最终位置。实验结果表明，优化后的算法不但改善了定位精度，也极大提高了定位的实时性与稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38682161

  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. 深度学习之图像分类———–K最邻近算法（KNN）

  2. 邻近算法,或者说是K最邻近算法,是一个相对简单的多分类算法，其基本工作原理为: 首先我们存在一个训练集,训练集中的每个图片都存在标签（已知图片属于哪一类）.对于我们输入的没有标签的数据，我们将新数据中的每个特征与样本集合中的数据的对应特征进行比较,计算出二者之间的距离，然后记录下与新数据距离最近的K个样本，最后选择K个数据当中类别最多的那一类作为新数据的类别。 下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38630358

  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
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