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一个高效的k-d tree实现，可以广泛的应用与图形图像处理。-K nearest neighbor search based on KD-tree
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模式识别,用平均样本法、平均距离法、最近邻法、K近邻法进行分类。-Pattern recognition, with an average of the sample method, the average distance method, nearest neighbor, K-NN classification.
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我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA（主成分分析）方法，利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
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大规模图像检索的代码，matlab与c++混合编程。总结了目前图像检索领域目前主要存在的方法。通过阅读该代码，可以对于经典的“词袋”模型（bow模型）有个具体的了解，但是该代码没有提供前序的特征提取，是直接从对提取好的特征向量聚类开始的，包括了k-means，分层k-means（HKM）聚类，倒排文件的建立和索引等，该代码还提供了局部敏感哈希（LSH）方法。最后，这份代码是下面这篇论文的作者提供的，
Indexing in Large Scale Image Collections: Sc
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Matlab Fuzzy k-Nearest Neighbor 分类算法-Fuzzy k-Nearest Neighbor Classification Algorithm
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matlab 分别利用邻域平均和K点平均对椒盐噪声图像，高斯噪声图像，乘性噪声图像进行处理，比较两者的差别-matlab use neighborhood were average and K-point average for salt and pepper noise image, Gaussian noise images, image processing multiplicative noise, compare the difference between the two
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对人脸进行特征提取，并使用K近邻算法得其识别率(Feature extraction is performed on the face and its recognition rate is obtained using K nearest neighbor algorithm)
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