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knn，即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法-knn, k-nearest neighbor pattern recognition algorithm is a relatively simple and classic classification algorithm
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主要是KNN（the k-nearest neighbor algorithm ）,LVQ1（learning vector quantization 1）, DSM（decision surface mapping）算法。
and a simple clustering algorithm.
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寻找测试样本的最近邻，可以有效的用于用于模式识别，信号处理-This is a small but efficient tool to perform K-nearest neighbor search, which has wide Science and Engineering applications, such as pattern recognition, data mining and signal processing.
The code was initially
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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
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This simple KNN algorithm implementation for Feature selection, written in C-This is simple KNN algorithm implementation for Feature selection, written in C++
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实现knn算法，代码简单，通俗易懂，运行完全正确，支持k为任意整数 -Achieve knn algorithm code is simple, easy to understand, run entirely correct, supports k is any integer
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knn算法的简单实现，需要测试两个文件，一个测试文档，一个是待分类文本-knn algorithm is simple to achieve, you need to test the two documents, a test document, a text is to be classified
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应用KNN算法解决0到9的手写数字识别问题，效果在90 以上，内部有两个数据集，一个为训练集（7291个数据），一个为测试数据（2791个数据），程序采用MATLAB编写，另附有文档，程序简洁易懂-Application KNN algorithm to solve 0-9 handwritten digit recognition problem, the effect is more than 90 , the inside has two data sets, one for the tr
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K临近算法的一个简单示例，明了易懂，并添加了极其详细的中文注解，即使完全不会编程，也能理解。-A simple example of K approaching algorithm, clear and easy to understand, and add a very detailed Chinese comments, even if not entirely programmed, can understand.
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简单的 knn 文本算法 ，用于中文文本分类，比较方便的方法！-Simple text knn algorithm for Chinese text classification, more convenient way!
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kNN分类算法——将没有分类标签的数据与样本集合中所有的数据一一进行距离计算，
然后提取最相似的K个数据，这个K个数据中分类标签出现最多的分类就是新数据的分类标签。
优点：简单有效，缺点：耗费存储空间，非常耗时，无法给出任何数据的结构信息。
这个程序是采用python缩写，注释比较多，自己加的-kNN classification algorithm: no data and sample collection of all data classification labels on
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一个简单的knn算法程序，核心算法是基于欧几里得距离，程序在vs2010上调试运行，一点问题都没有，其他环境不知道-A simple knn algorithm program, the core algorithm is based on the Euclidean distance, program debugging run on vs2010, no problem at all, other environments do not know.
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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
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knn算法也是一种简单直接的算法，它对于分类有很大的帮助，也适合初学者学习-knn algorithm is a simple and straightforward algorithm, which is very helpful for classification, also suitable for beginners to learn
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使用python编写kNN算法，包括生成数据集，简单分类器，文本转换等简单算法。-Using python write kNN algorithms, including generating a data set, a simple classification, text conversion simple algorithm.
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这是一个简单的测试knn算法的代码，便于初学者学习和理解knn算法-This is a simple test knn algorithm code, for beginners to learn and understand knn algorithm
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k近邻算法，可以简单准确的对数据，按照给定点与设定点的欧氏距离大小，进行分类-K nearest neighbor algorithm, can be simple and accurate data, in accordance with the set point to the point and the Euclidean distance of the set point size, classification
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这是我自己写的knn的算法，实现了聚类，比较简单-This is what I wrote it myself knn algorithm implements clustering, relatively simple
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关于K近邻算法的简单实现和一些例子，其中包括手写数字的识别(Simple implementation of K nearest neighbor algorithm and some examples)
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一个简单好用的KNN算法程序，只需要输入训练集和对应的标签就可以得到想要的模型并进行测试集的预测(A simple and easy-to-use KNN algorithm program only needs to input the training set and corresponding tags to get the desired model and predict the test set)
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