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搜索资源列表

  1. KNN(CSHARP).rar

    0下载:
  2. 文本分类算法KNN的C#实现源码
  3. 所属分类:C#编程

    • 发布日期:2011-05-09
    • 文件大小:107.99kb
    • 提供者:talonliu
  1. KNN

    0下载:
  2. C# 实现KNN算法并输出紧邻0 1 矩阵,支持多维数据输入,非常方便 -C# implementation of KNN algorithm and output close to 01 matrix to support the multi-dimensional data input, a very convenient
  3. 所属分类:CSharp

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:74.61kb
    • 提供者:jian
  1. KNN

    0下载:
  2. 一个完整的KNN程序,含训练数据及测试数据-A complete KNN procedures, including training data and test data
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:56.39kb
    • 提供者:johnson
  1. KNN

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  2. KNN K最邻近算法 的 C++ 的 源程序-KNN
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:1.18kb
    • 提供者:xiayongdong
  1. KNN

    0下载:
  2. 我用VC++编写的KNN分类器,希望对同学们的学习有帮助。-I use VC++ to prepare the KNN classifier, in the hope that the learning of students there to help.
  3. 所属分类:Other windows programs

    • 发布日期:2017-05-10
    • 文件大小:2.38mb
    • 提供者:赵小华
  1. KNN

    0下载:
  2. 对数据挖掘中KNN算法的代码实现。包含实验报告格式、可实现代码及代码解析。-KNN algorithm for data mining in the code implementation. Contains the experiment report format, enabling code and code analysis.
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:22.27kb
    • 提供者:xb
  1. KNN

    0下载:
  2. Implementaç ã o de KNN em Excel
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:3.59kb
    • 提供者:Karel
  1. knn

    0下载:
  2. knn算法,用kNN算法对鸢尾花数据进行了分类-knn algorithm, kNN algorithm with a classification of the iris data
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:364.25kb
    • 提供者:hqj
  1. knn

    1下载:
  2. 代码通过python2实现KNN算法,文件夹中包含使用数据及其使用代码。在python2中能很好的运行(Code through python2 to achieve KNN algorithm)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2017-12-29
    • 文件大小:519kb
    • 提供者:jacob2359
  1. o-knn

    0下载:
  2. 欧式距离计算knn,数据集为手写数据集。其效果不是很好维数太大(Euclidean distance calculation KNN)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-01-05
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:anjie123
  1. KNN方法

    0下载:
  2. 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(The adjacent algorithm, or the K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simplest methods in the data mining classification technique)
  3. 所属分类:其他

  1. KNN

    0下载:
  2. 通过K-NN(K临近)算法,python语言实现glass数据集的分类,压缩包里包括glass.txt数据集。(The classification of glass data sets by KNN algorithm)
  3. 所属分类:其他

  1. knn

    0下载:
  2. 基于matlab的knn算法,可用于数据挖掘(KNN algorithm by matlab)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:cshinoc
  1. KNN

    0下载:
  2. knn in matlab and use the KNNClassifier function dataset is pima
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-01-09
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:minoo
  1. kNN

    0下载:
  2. 这是用于描述KNN聚类的python源代码,可以结合各位实际的需要使用(This is the python source code used to describe KNN clustering. It can be combined with your actual needs.)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:chentrer
  1. KNN与FISHER准则分类

    1下载:
  2. 基于matlab的KNN以及FISHER准则分类代码,附带算例。(Matlab based KNN and FISHER criteria classification code, with examples.)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-04-21
    • 文件大小:135kb
    • 提供者:wzzzhong
  1. knn

    1下载:
  2. 室内定位 knn 位置指纹算法 WiFi(knn Indoor location KNN location fingerprint algorithm WiFi)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-11-09
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:福12345
  1. KNN编程

    1下载:
  2. matlab实现knn及剪辑KNN,通过自动生成数据集进行knn分类及剪辑KNN分类验证并生成分布图显示。(The KNN and clip KNN are realized by MATLAB. The KNN classification and clip KNN classification are verified by automatically generating data sets, and the distribution map is generated for displa
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-05-09
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:南风之上
  1. 室内定位RSS位置指纹法-KNN(代码与数据)

    0下载:
  2. 基于KNN与RSS指纹定位方法来实现室内定位,有代码及数据(KNN and RSS fingerprint positioning method to achieve indoor positioning, with code and data)
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2020-03-29
    • 文件大小:11kb
    • 提供者:啊楠楠
  1. KNN

    1下载:
  2. 高光谱图像knn分类算法,在PaviaU和Indianpines数据集上测试(Knn classification algorithm for hyperspectral images, tested on PaviaU and Indianpines datasets)
  3. 所属分类:其他

    • 发布日期:2020-07-18
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:555644
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