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Myknn
- knn,即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法-Knn, or k-nearest neighbor algrithom, is a simple and classical classifier algrithom.
KNN(C++)
- knn,即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法-knn, k-nearest neighbor pattern recognition algorithm is a relatively simple and classic classification algorithm
混沌时间序列预测
- 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffin
KNN
- K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。-KNN algorithm
KNN
- Knn算法综述、柔性KNN算法研究、一个高效的knn分类算法、一种改进的KNN分类算法、一种优化的K最近邻协同过滤算法。-Algorithms Knn, flexible KNN algorithm, an efficient knn classification algorithm, an improved KNN classification algorithm, an optimized K-nearest neighbor collaborative filtering algorith
knnsearch
- 寻找测试样本的最近邻,可以有效的用于用于模式识别,信号处理-This is a small but efficient tool to perform K-nearest neighbor search, which has wide Science and Engineering applications, such as pattern recognition, data mining and signal processing. The code was initially
kNN_pred
- 采用改进的K最近邻算法对混沌时间序列进行预测-The improved K-nearest neighbor algorithm to predict chaotic time series
MLkNN
- ML-KNN,这是来自传统的K-近邻(KNN)算法。详细地,为每一个看不见的实例中,首先确定了训练集中的k近邻。之后,基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例,即属于每个可能类的相邻实例的数量,最大后验(MAP)原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究,即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类,表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo
KNN
- K近邻原理MATLAB代码程序,很详细,很实用,可以直接用(knn matlab matlab code)
knn_toy
- 这是一个K近邻分类器,手动编写的一个较为简单的实现。(K nearest neighbor classifier)
机器学习实战(Peter Harrington 著)
- K-近邻算法,机器学习第二章节部分第一个程序源码,python3.6可运行(K- nearest neighbor algorithm, machine learning section second chapter, the first program source code, python3.6 can run)
李航_统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。(The statistical learning method is an important subject in the field of computer and its application.)
KNN
- K近邻算法,设定K类后,用该算法进行分类任务(KNN algorithm,this method can be used to execute classify mission)
kNN
- 机器学习实战,第二章knn源代码,实现k近邻功能。(Machine learning combat, the second chapter knn source code, k nearest neighbor function.)
5256277
- 实现数据挖掘的几个算法,包括模糊聚类,K均值,以及K近邻等聚类算法()
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合,第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
KNN python
- 关于K近邻算法的简单实现和一些例子,其中包括手写数字的识别(Simple implementation of K nearest neighbor algorithm and some examples)
knn
- 模式识别中的k近邻算法,经过测试,运行结果很好。 最小距离分类器 : 它将各类训练样本划分成若干子类,并在 每个子类中确定代表点 。测试样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表点并不一定能很好地代表各类,其后果将使错误率增加。(The k nearest neighbor algorithm in pattern recognition has been tested and the result is very good. Minimum distance c
鸢尾花分类
- 使用四种方法进行鸢尾花分类:最小距离分类器,K 近邻法,感知器,Fisher 准则。(Four methods are used to classify iris: minimum distance classifier, K-nearest neighbor method, perceptron and Fisher criterion.)
PCA+mnist
- 基于python,利用主成分分析(PCA)和K近邻算法(KNN)在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维,最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime