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Homework_191007
- 平台：VS2005 描述：这是华东师大模式识别课程的第三个Homework。用C#实现的人脸识别小程序，算法采用K阶近邻法，人脸图片来自Yale Database。上传的压缩文件里面有我的report和工程文件夹的打包。
Knn
- K最近邻分类的代码，附有输入输出和程序使用说明。
Nearest-neighbor-classifier
- 本程序实现了最近邻分类器的K近邻算法。实现方式是使用matlab-This program implements a nearest neighbor classifier K-nearest neighbor algorithm. Implementation using matlab
Ch02
- K近邻算法matlab实现，实例：K近邻算法改进网站的配对效果。-Classifying with k-Nearest Neighbors
knnsearch
- 非常好的K近邻算法，算法进行了优化，速度也较快-very good！
NormalEsimation2
- 求点云的法向量和k近邻的求取，可以根据一些需要自己改写，自己建立工程后可以使用-about the normalesimation ,after the debug can be excute in vs
alternative-2DPCAPknn
- 基于二阶双向二维主成成分分析用k近邻分类，alternative-2dpca,2d2dpca注解详细，在本站左加阔的程序上编写的-alternative-2dpca 2d2dpca+knn
static_K_kendell_mean_var
- MATLAB代码，利用K近邻法并使用相应的特征选择对数据进行分类-MATLAB code, the use of K-nearest neighbor method and use the appropriate feature selection data classification
static_K_ga01
- MATLAB代码，采用封装法利用K近邻和遗传算法的结合对数据进行分类-MATLAB code using encapsulation method using a K-nearest neighbor and genetic algorithm combined with data classification
CAL500_KNN
- 使用粒子群算法优化k近邻算法，达到多标签分类的代码，使用CAL500的数据集-the multi-label classification based on evolutionary computing using KNN
Z
- 基于k近邻估计法的非参数概率密度估计论文及源代码的如何实现-K-nearest neighbor nonparametric probability density estimation method based on the estimated
KNN1
- 对k近邻方法进行改进，knn方法中自动获取k值-Automatic selection of K value in KNN algorithm
KdTree
- kdtree的建立，实现k近邻搜索，已经按半径搜索-Kdtree establishment, and k nearest neighbor search and radius of the index
MLkNN
- K近邻分类算法是一种简单有效的方法，基于此提出了多标签K近邻分类算法用于多标签分类研究(multi-label classification algorithm)
KD-tree
- C++构建简单的KD树并查找K近邻，是一篇文档，内附代码，代码亲测可用(C++ to build a simple KD tree, and find K nearest neighbor, is a document, enclosing code, code pro test available)
knn分类
- 进行K近邻分类器的编写，与k近邻分类器的测试(K nearest neighbor classifier, and K nearest neighbor classifier test)
MLkNN
- 该程序是基于传统的K近邻方法发展而来的一种可用于多标签分类的方法(this code can be used for multi-label classification problem)
occzarence
- Parzen窗和K近邻法进行概率密度估计还带一个示波器控件()
text classification
- 利用K近邻算法实现的文本分类器 提供分属于20个类别的20000个新闻文本，每个类别含1000个文本。(Text classification using KNN)
机器学习
- 此算法是对机器学习实战这本书中的K近邻算法进行了代码的详细介绍(K neighbor algorithm of machine learning code explained in detail)