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K_NN
- k近邻（k_nn)算法在图象处理中的应用,visual C#-k neighbors (k_nn) image processing algorithms in the application, visual C#
KNearestclass
- 使用K近邻算法对一个2维德样本集进行分类，样本集的分布为混合高斯分布。
Image-Classification
- 对SVM多类分类算法进行了研究，总结了不同分类算法的优缺点。接下来本文提出了基于GA(遗传算法)和KNN(K近邻)的SVM多类分类算法-The SVM multi-class classification algorithms studied, summed up the advantages and disadvantages of different classification algorithms. The next paper, based on GA (genetic algorit
K-
- 给出了一种基于距离的模糊隶属度定义形式，通过这种定义来改进K-近邻算法，得到一种自己定义的模糊K-近邻算法。同时本文中给出编程流程，编程思想以及实验结果。-A distance-based definition of fuzzy membership form, by this definition to improve K-nearest neighbor algorithm to obtain a defined fuzzy K-nearest neighbor algorithm. The
KNNC
- 使用K近邻算法分类的代码，可返回分类的识别率-KNN Classification
CK-1_Repro.v1.02
- 有时间序列方法和技术的兴趣大增。从人，自然收集的信息几乎每一件，和生物过程是容易随时间的变化，以及这些变化如何发生的研究是一个中心问题充分理解这样的过程。所有的时间序列数据挖掘任务的分类中，可能是最突出的一个。在时间序列的分类有大量的实证研究，在时间域表明近邻规则是非常有效的。然而，一定的时间序列特征不在这个领域很容易地识别和表达的变化可能揭示了一些重要的和未知的特征。在这项工作中我们提出了递归图的使用对于时间序列的分类表示域。我们的方法复发措施地块使用坎帕纳基奥之间的相似性（CK-1）的距离，
knn
- k近邻法的线性扫描算法的python详细代码，并附有详细注释-k nearest neighbor linear scanning algorithm python code in detail, along with detailed notes
KNN
- KNN K近邻算法 来自视觉机器学习中的代码-The KNN K Nearest Neighbor algorithm comes the code in the visual machine learning
FaceRec
- 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)
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程，以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配，并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯，删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况，论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选， 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型；最后将图像