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K-nearest neighbor classifier (k-NN) is a nonparametric approach for classification. It does not require the priori knowledge such as priori probabilities and the conditional probabilities. It operates directly towards the samples and is categorized
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本文阐述了一个基于K-Nearest Neighbor(KNN)算法的中文网页自动分类系统的体系结构、具体设计和实现过程。系统分成三个模块：中文网页的下载与过滤（王勋完成）；KNN算法的训练与分类（黄健完成）；算法评估以及分词系统的整合（吴亮完成）。
本人主要是实现算法的评估以及分词系统的整合：分词系统的整合利用爱博汉语分词系统(服务器版本—共享版)，将下载下来的中文网页过滤后所得到的txt文件内容进行分词，以便提供给KNN算法进行训练和分类；算法的评估是将KNN算法后所得到的结果进行分析，
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KNN(K最近邻)分类算法以及K-means(K均值)聚类算法是应用广泛的两种算法。本代码是在VS2010环境下，用 C++语言在基于KNN及K-means算法下，实现了对Iris数据集的分类与聚类。-KNN (K nearest neighbor) classification algorithm, as well as K-means (K mean) clustering algorithm is widely used two algorithms. The code VS2010 en
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NW小世界网络的构成原则为：从一个环状的规则网络开始，网络含有N个结点，每个结点向与它最近邻的K个结点连出K条边，并满足N>>K>>In(N)>>1。随后进行随机化加边，以概率p在随机选取的一对节点之间加上一条边。其中，任意两个不同的节点之间至多只能有一条边，并且每一个节点都不能有边与自身相连。改变p值可以实现从最近邻耦合网络(p=0)向全局耦合网络(p=1)转变。在p足够小和N足够大时，NW小世界模型本质上等同于WS小世界模型。
-NW constitu
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利用K-L变换进行人脸识别。首先求得待辨识图像相对于训练集平均脸的差值图像，然后求得该图像在特征脸空间中的坐标，最后采用最近邻法对图像进行归类。-KL transform for face recognition. Obtain the first image to be identified image with respect to the difference between the average face of the training set, and then obtain the
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k nearest neighbor algorithm in matlab
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matlab实现使用统计学习基础中的最小二乘法和k-最近邻法进行分类。-matlab achieve statistical learning-based classification using the least squares method and k-nearest neighbor method.
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提出基于优化K-最近邻域分类器(K-Nearest Neighbor Classifier,KNNC)的轴承故障模式识别方-proposed K-Nearest Neighbor Classifier（KNNC）， diagnosing method
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FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification algorithm.
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python实现的k-近邻算法，用于数据分类。机器学习实战-k- nearest neighbor python implemented for data classification. Machine learning combat
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使用k-近邻算法改进约会网站的配对算法和使用k-近邻算法的手写数字识别系统-Use k- nearest neighbor matching algorithm to improve the dating sites and use of k- nearest neighbor handwritten numeral recognition system
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