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数字图像处理alpha版
- 本软件是由作者经过数字图像处理课程的学习，采用vc++.net将其基本算法实现，其算法主要包括： 1.点运算（灰度直方图，直方图均衡处理，线性运算，二值化，灰度化等） 2.几何运算（旋转，放缩，镜像，平移） 3.几何空间增强（均值，中值滤波器，k近邻均值，中值滤波器，Roberts,sobel,priwitt,laplacian,wallis锐化算子等） 4.频率域增强（基2FFT进行空间域到频率域的转换，高斯，理想，巴特沃斯高低通滤波器） 5.形态学（膨胀，腐蚀，开，闭运算，边缘提取） 6.图
EXO2ET3
- K均值算法和K近邻算法，以及用MATLAB实现相关例子。-K-means algorithm and the K-nearest neighbor algorithm, and using MATLAB relevant examples.
bayes_k_nn
- 求Weighted/Non-weighted贝叶斯k近邻模型的matlab程序，内含具体说明。-seeking Weighted / Non-weighted k neighbors Bayesian model matla b procedures, containing details.
expressionsb
- 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。-based on elastic template matching Facial Expression identification procedures. First of all expressions against static image looked gray image
knn_map
- 用得最多的是最近邻，此处上传的是K-近邻，即k＝1。matlab环境下的代码。附有实例。-used most often is the nearest neighbor, here is uploaded K-neighbor, k = 1. Matlab environment code. With examples.
K_NN
- k近邻（k_nn)算法在图象处理中的应用,visual C#-k neighbors (k_nn) image processing algorithms in the application, visual C#
Classify_Homework
- 模式识别作业——用平均样本法，平均距离法，最近邻法和K近邻法进行分类-pattern recognition operations -- with the average sample, the average distance, nearest neighbor and K-nearest-neighbor classification
knn_demo
- K近邻法的matlab程序，发现大家都在找它！-K-nearest neighbor method of Matlab procedures, I found that we all have to find it!
kmedfilter
- K近邻中值（均值）滤波器 1) 以待处理像素为中心，作一个m*m的作用模板。 2） 在模板中，选择K个与待处理像素的灰度差为最小的像素。 3） 将这K个像素的灰度均值（中值）替换掉原来的像素值。 -K-nearest neighbor median (mean) a filter) for the pixel to be addressed, for a m * m role template. 2) In the template, select and K-pending p
PRAssign
- 脱机手写体识别Matlab源程序 包括特征提取、bayes分类器、K近邻分类及最近邻分类。 Testscr iptRecognition.m：测试代码 scr iptFeaExtract.m ：特征提取 KNearestEstimate.m ：K近邻估计 NearestEstimate.m : 最近邻估计 BayesTrain.m ：训练bayes分类器 Bayes.m ：测试bayes分类器 CrossValidate.m ：m交叉验证 -Offlin
knn
- 8个采样点的k近邻算法,结果用语言表示 两个类别
knearest
- k近邻算法的c++实现，在vs2003上编译通过
KNearestclass
- 使用K近邻算法对一个2维德样本集进行分类，样本集的分布为混合高斯分布。
facerecongnition
- 基于弹性模板匹配的人脸表情识别程序。首先针对静态表情图像进行表情图像的灰度、尺寸归一化，然后利用Gabor小波变换提取人脸表情特征以构造表情弹性图，最后提出基于弹性模板匹配及K-近邻的分类算法实现人脸表情的识别。
PatternRecognition
- 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法
knn
- knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离
Parzen_KNN
- Parzen 窗 和 K近邻法进行概率密度估计 还带一个示波器控件.-Parzen window and K-nearest neighbor method probability density is estimated to bring an oscilloscope control.
FuzzyNNClassifier.rar
- 模糊K近邻分类器，模式识别和机器学习经常要使用的一个分类器,K neighbor fuzzy classifier, pattern recognition and machine learning are often used in a classifier
k-nn
- k-nn算法 K-NN算法 ( K Nearest Neighbor, K近邻算法 ), 是机器学习中的一个经典算法, 比较简单且容易理解. K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离, 然后选取 K (K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归. 如果K = 1 , 那么新数据将被分配给其近邻的类.(k-nnK - NN algorithm (K on his Neighbor, K Nearest Neighbor algorithm), is a classical al
kNN
- 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。(K-nearest neighbor (KNN) classification algorithm is a relatively mature method in theory and one of the simplest machine