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- 在分类算法研究onThe应用运行长度的车型分类研究中使用坡道SVM和K近邻-The Research of Vehicle Classification Using SVM and KNN in a ramp
neighbor
- 使用K近邻方法对给定的一个样本进行分类。-K nearest neighbor method using a sample of a given classification.
classification
- 灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类-coocurence matrix，using K nearest neighbor to classify textures images.
LDA_KNN
- 对随机选择的iris数据，用LDA进行特征提取，然后用K近邻分类器分类的完整程序-Feature extraction using LDA,and perform classification via KNN
KNN
- 自己编写的近邻法算法，包括k近邻法、两分剪辑和重复剪辑、压缩算法。在文档中给出了一个简单的算法原理说明，详细参考边肇的《模式识别》。注：里面的分类线绘制算法存在一些问题，仅供大家参考修改。-The nearest neighbor algorithm written by myself, including k nearest neighbor, the two sub-editing and re editing, compression algorithm. The document giv
461518386Yale_PCASVM
- 程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。-svm apply to fenlei
k_nn_classifier
- k最近邻分类器。编写的一个matlab函数。输入向量Z表示所属的类，返回一个向量，表示由k最近邻分类给定的。-k nearest neighbor classifier. Write a matlab function. Input vector Z that belongs to the class, returns a vector, expressed by the k nearest neighbor classification given.
kNNregression
- k近邻算法，实现机器学习中的回归功能，参数k需要自己选择-k nearest neighbor algorithm to achieve regression in the machine learning field
Ex1
- 模式识别某次课程的作业，完成了高斯分布下的两种贝叶斯分类器,以及非参数的K近邻、Parzen窗方法，采用UCI机器学习数据库中的某些数据作为样本，使用交叉验证方法确定参数-Pattern recognition of a particular course work, completed under the two Gaussian Bayesian classifier, and the non-parametric K-nearest neighbor, Parzen window meth
src.tar
- 期望最大化的算法代码，类似于k近邻，分为两个步骤：E步骤和M步骤。-Expectation maximization algorithm code, similar to the k nearest neighbor, is divided into two steps: E steps and M steps.
knn
- k近邻分类算法，VC++实现的，验证了正确性-k nearest neighbor classification algorithm, VC++ implementation to verify the correctness
knn
- 这个程序是用来寻找每个图像的K近邻的，然后得到了一个权值矩阵-This program is used to find K-nearest neighbor of each image, and then get a weight matrix
knnmatlab
- 不同的K近邻分类算法，基于matlab开发，不错。-matlab knn classification
kjl
- k近邻-k nearest neighbor
KNN
- 源码完成了对数据的K近邻分类，并且可以计算正确率-Source completed the K-nearest neighbor classifier on the data and can calculate the correct rate
zuijinlinfenlei
- 我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA（主成分分析）方法，利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
knn
- K近邻算法在MATLAB中的通过编写代码来实现的样例-K nearest neighbor algorithm in MATLAB by writing code in the sample achieved
1673-3851(2011)03-0384-05
- k近邻算法和KALMAN滤波相结合的一个实例论文-k nearest neighbor algorithm and the KALMAN filter paper an example of combining
MATLAB
- k近邻算法 均值算法 中值算法 针对高斯和椒盐图像去噪-means algorithm k nearest neighbor algorithm in the value of denoising for Gaussian and salt and pepper
MARK_KNN
- k-nearest-neighbor K近邻算法的C++实现，训练后模型可以对测试数据进行归类。找了一些PUDN上的程序发现都没有很好的训练和测试数据集，所以自己写了一个直接放在main函数里面，不要从外部文件读取。工程运行于vc++ 6.0环境。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-K nearest neighbor of C++ implementation, training model can be classified on the test data. Find so