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

meta biomarker code matlab for feature s selection uses filer methods Relief and mrmr with svm and knn like classifier for validation

kNN算法(k临近算法)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。-The core idea of kNN algorithm is that if a sample in the feature space of k-nearest neighbor samples Most belong to a category, then the sample also fall into this catego

利用MFCC進行特徵截取，在利用KNN進行比對(Feature interception with MFCC and alignment with KNN)