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ordinary_algorithm_for_pattern_recognition
- 使用C语言实现的一些简单模式识别聚类算法，用于简单的二维坐标系点的聚类。有最短距离算法、K均值算法、近邻算法、fcm算法、最大最小距离算法。-Using the C language implementation of some simple pattern recognition clustering algorithm for a simple two-dimensional coordinate system point of clustering. Has the shortest di
20257147knn
- knn最近邻算法在给定新文本后，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近（最相似）的 K 篇文本，根据这 K 篇文本所属的类别判定新文本所属的类别，具体的算法步骤如下： 一、:根据特征项集合重新描述训练文本向量 二、:在新文本到达后，根据特征词分词新文本，确定新文本的向量表示 三、:在训练文本集中选出与新文本最相似的 K 个文本-knn nearest neighbor algorithm in the given text, to consider in the train
wavelet-transform-using-knn
- 基于双低频小波变换和k近邻分类器的人脸识别算法源程序-Dual low frequency wavelet transform and k-nearest neighbor classifier based face recognition algorithm source
KNN-matlab
- k近邻的两种改进算法，采用matlab实现，使得算法效率有了较大提高。-two methods for knn，both of them are run in matlat.
k-nearest-neighbor
- 对大量文件中相关内容的搜索，k近邻查询算法及一些改进-A large number of files in the search k nearest neighbor query algorithm and some improvements
srknn
- 自己用matlab编写实现的一个k近邻算法，并有训练和测试数据，能运行。附有注释，简单清晰。-a k-nearest neighbour algorithm developped using matlab.
nn
- 最近邻算法实现 k近邻 Z为训练集，每行一个样本，n*m labZ为与Z对应的类别，列向量 Z_T为测试集，每行一个样本，p*m labZ_T为输出结果,p*1-Nearest-neighbor algorithm
Coordinate
- 基于R树的K近邻查询算法及递增的k近邻查询算法实现-the implemention of R-tree K-nearest neighbor query algorithm and incremental nearest neighbor query algorithm
TreeGenerate
- 利用opencv对特征向量或者原子生成四叉树，并存储。树的分叉采用K近邻算法-Using opencv generated and stored quadtree
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！
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
类比法
- 型的类比学习方法是K-最近邻方法,它属于懒散学习法,相比决策树等急切学习法,具有训练时间短,但分类时间长的特点。K-最近邻算法可以用于分类和聚类中(The analogy learning method is K- nearest neighbor method. It belongs to the lazy learning method. Compared with the decision tree learning method, it has the characteristics o
Ch02
- k 近邻算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类(K nearest neighbor algorithm uses the method of measuring the distance between different eigenvalues to classify)
knn
- #k-近邻算法 实现 KNN 分类算法 # 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作： # (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 # (2)按照距离递增次序排序 # (3)选取与当前点距离最小的K个点 # (4)确定前K个点所在类别的出现频率 # (5)返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类(#k-Nearest Neighbor , KNN)
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)
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
K-Nearest Neighbor Classifier
- 调用于sklearn平台的K-Nearest Neighbor Classifier算法，有着较好的分类能力(The k-nearest Neighbor Classifier algorithm for sklearn platform has good classification ability.)