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knn分类程序，基于matlab开发
-Commission classification procedure based on the development of Matlab
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KNN K-nearest neighbor rule for classification
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基于MATLAB开发的，是一个不错的分类程序！,MATLAB-based development is a good classification procedure!
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常用的分类方法，包括最近邻（NN），k均值（kmeans），k近邻，Fisher线性判别。-Commonly used classification methods, including nearest-neighbor (NN), k the mean (kmeans), k neighbors, Fisher linear discriminant.
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knn-K近邻法实现两分类的函数代码，输入为两类的样本特征，和待测试的样本向量，输出为分类结果。-knn-K nearest neighbor method to achieve the two categories of function code, enter the characteristics of two types of samples, and samples to be tested vector, the output for the classification.
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KNN classification algorithm
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灰度共生矩阵提取特征值，最近邻算法，进行纹理图像分类。creat_apprentissage用来训练样本，cooccurence是灰度共生矩阵提取特征值，knn是进行k最近邻算法，classif是纹理图像分类-coocurence matrix，using K nearest neighbor to classify textures images.
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基于焊接图片的pca降维，knn分类算法。-Pca-based solder image dimension reduction, knn classification algorithm.
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KNN分类方法的MATLAB代码，可以用于数据挖掘中的K最邻近值聚类方法的实现-KNN classification of MATLAB code
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一个用PCA和LDA降维，并用knn分类的人脸识别例程-A dimension reduction using PCA and LDA, and face recognition with the knn classification routines
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这是一个完善的KNN算法。算法清晰，备注明确，分类效果良好。-This is a perfect KNN algorithm. Algorithm is clear, clear notes, a good classification results.
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KNN分类方法，用于文本分类工作的研究。-KNN classification method, for text categorization of the research work
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KNN Classification Code Matlab
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KNN 分类算法，还有列子，使用matlab编写的-KNN classification
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基于欧式距离的KNN分类方法,本代码只适用于将数据分为三类。类数更多或更少需要简单的调整。-KNN classification method based on Euclidean distance
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knn分类器原理实现，可等同于matlab自带KNN函数-knn classification principle to achieve, can be equated with matlab function comes KNN
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本实验中的KNN分类算法采用Matlab语言实现。
主函数“knnClass.m”读取训练和测试的数据文件，然后调用knn函数进行分类运算，并使用图像的形式将分类结果显示出来。(The KNN classification algorithm in this experiment is realized by Matlab language.
The main function "knnClass.m" reads the training and test data fil
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KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。(NN is classified by measuring the distance between the different eigenvalues. It is
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。
不是最优方法，实践中比较流行。
通俗但不一定易懂的规则是：
1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。
2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。
3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
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matlab编写的knn分类算法，在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。(KNN classification algorithm written by MATLAB)
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