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SerialKNN
- KNN-是K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。-In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method for classification and regression, that predicts objects "values"
matlab-_scaler
- 分别用最邻近插值算法和双线性插值算法在matlab上实现图像的缩放.word文档。附有算法原理以及实现效果。-Image scaling using the nearest neighbor interpolation algorithm and bilinear interpolation algorithms were implemented on matlab
KNN
- 机器学习K近邻分类算法，使用的是C++编程。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。-K-nearest neighbor classification machine learning algorithm, using the C++ programming. If a sample in feature space is k most similar (i.e., the feature space adjacent
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- 为对图像的缺损部分进行快速自动修复, 提出了一种基于曲率驱动修复模型的快速图像修复算法。曲率驱动修复模 型由于引入了曲率项, 使其偏微分方程为高阶, 修复时需要数值求解偏微分方程, 大量迭代运算导致修复速度非常缓慢。为 加快修复速度, 算法将模型的偏微分方程数值化, 进一步改造成加权平均形式, 利用邻近已知像素直接合成损坏像素, 加权 系数由曲率和梯度共同确定, 使修复按照图像等照度线方向进行, 在曲率大的地方将等照度线拉伸, 同时由待修复点邻域内 已知像素的梯度方差确定修复次序
cz.m
- 查找邻近数据，执行效率很快，超过一般的复杂算法-Find neighboring data, the efficiency quickly than the general complexity of the algorithm
Centrality-measures
- 文件包括：1.计算平均最短路径；2.计算每个顶点相邻节点的平均度；3.计算每个节点的邻近中心度；4.计算节点的介数（slow）；5.计算节点的介数（faster）；6.计算每条边的介数值；7.快速迪杰斯特拉算法；8.经典迪杰斯特拉算法。-1.the average shortest path in the graph 2.the average degree of neighboring nodes for every vertex 3.computes the closeness centra
omnet_topology_control_research
- 一种动态调整参数的基于椭圆邻近图的分布式拓扑控制研究与仿真。这是用OMNET实现无线传感网拓扑算法的仿真。-There are the research codes about the wireless network topoloty. It uses the OMNET to simulate the wireless sense network.
MemAllocate
- 操作系统课程作业。在提供的程序基础之上实现最佳适配和邻近适配算法。-OS coursework. Optimum adaptation and neighboring adaptation algorithm in the program on the basis provided.
the-k_nearst-alogrithm
- 一种快速搜索散乱点云数据 k 邻近的算法 对逆向工程中散乱点云数据的 k 近邻搜索，提出一种快速搜索散乱点云 k 邻近点的算法。该算法根据 点云数据的范围、点的总数及最近点数目 k，确定合适的立方体边长，采用空间划分策略，把数据划分成多个子立方体； 然后用哈希表记录每个子立方体所包含的数据点及每个点所在的立方体索引号，并排除不包含数据的子立方体，以此 确定邻近点的最佳搜索范围。实验结果表明：该算法有效的提高 k 近邻搜索的速度，同时保证了搜索结果的正确性。 -a fast m
29a2fbce684e
- 在matlab环境下，用最邻近数据关联算法实现目标跟踪。--In the matlab environment, with the nearest neighbor data association target tracking algorithm.-
knn(python)
- k邻近值算法，用python实现的，带有测试数据，可以完整实现，亲测有效-k adjacent values algorithm, implemented in python, with test data, can achieve complete, effective pro-test
jiancezhixian
- 为了能有效解决H ough 变换的计算量大的问题，文中提出了一种基于直线局部结构特征的H ough 变换改进的直 线检测算法。该算法根据F reem an 准则分析了直线上基元的特征信息，通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上 像素点的极角范围，减少每个点的计算次数，在保持精度的同时，提高直线检测的速度，在有噪声的情况下，该算法相对标 准H ough 变换算法可以提高到6 到7 倍。 -In o rder to effectively solve the pro blem o
kjinlin
- K最近邻(k-Nearest Neighbour，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。-K neighbor algorithm
20090322
- 一、算法伪码： 1、初始化： 1.1每一个空间的点映射到二维窗格，每个空间的点分配唯一的二维窗格坐标。一个窗格只能有一个点。 1.2为每一只蚂蚁在二维窗格分配唯一的地址 （第一步需要注意的是：空间上点的位置和平面窗格上点的位置完全是两回事，空间上两个点的位置来计算两点之间的距离；而平面上点的位置，主要是用来确定半径为S的区域内的点，计算两个点的空间距离，进而计算群体相似度，最后通过群体相似度来计算拾起或者放下的概率） 2、迭代tmax次 3、所有的蚂蚁运动一次
CPPHandwritten-character-recognition
- VC++ 手写文字识别程序源码。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别。手写数字或者打开已有的手写数字图像后，在右视图空白处，单击鼠标左键，激活右视图，选择菜单中的各种分类算法，可以对手写数字进行分类。-VC++ handwriting recognition program source code. Handwritten numbers give different classification recognition result satisf
ADMM-method
- ADMM方法对于求解线性约束凸优化问题是有效的。在本文中，我们提出了一个邻近线性算法，同伦算法习惯于求解每个迭代点的子问题。在合适的条件下，这个全局收敛和的收敛速度是所提出算法被证明的最糟糕的情况。一个初始的数值结果表明提出方法的有效性。-ADMM method for solving linear constrained convex optimization problem is effective. In this paper, we propose a near linear algo
风力摆源代码
- 参加过2015年全国大学生电子设计竞赛做风力摆控制系统的小伙伴们一定对这道题目印象深刻，不管是成功还是失败，各位肯定都是收获不少。看了网上各位大神的讨论，提出了很多解决方案和控制算法。大赛也过去了两个月，我也邻近毕业，各种事情，忙活了好长一段时间，现在趁这个空闲的机会，上上网跟各位小伙伴们分享我自己对这个题目的解决方案和看法，其中如果有分析得不对的地方，还希望各位指教。(Participated in the 2015 National Undergraduate Electronic Desi
knn所涉及
- 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。K通常是不大于20的整数。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。(NN is classified by measuring the distance between the different eigenvalues. It is
K近邻_KNN
- matlab的一份K邻近值KNN分类算法(A K neighbor value KNN classification algorithm for matlab)
插值
- 采用下拉菜单的方式实现数字插值方式的选择，并通过回调函数完成相应的插值算法和图像显示，在原始数据的输入和处理上，主要采用字符串的写入和读取与处理方式，实现对原始数据读入和分析。本次设计是对单选按钮的使用、按钮控件的应用及轴显示图形应用的综合设计，最终实现了多种插值算法的切换。通过设计与调试，本工具包集成了一维插值和二维插值中的最邻近插值，最小立方插值，线性插值等插值算法，最后达到对同一组数据可以用不同插值方法设计，通过优化处理得到适合插值算法。(The drop-down menu select