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k-meansjava.rar
- 用JAVA语言实现的经典聚类算法k-means，聚类与分类不同，它是无监督的过程，,JAVA language used to achieve a classic clustering algorithm k-means, clustering and classification of different, it is the unsupervised process,
KDTree
- k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。用java实现，可直接运行-kd-tree (k-dimensional tree for short), is a partition the data structure of k-dimensional data space. Mainly used in the search of the key data of the multidimensi
KDTree2Kmeans
- 基于kdtree的kmeans聚类算法，在选择最近邻中心点时使用kdtree的检索功能，提高了检索效率，特别是当k较大时，效果明显提升-kmeans clustering algorithm based on kdtree，used in selecting the center point of the nearest neighbor the kdtree retrieval function, and improve the retrieval efficiency has improve
kNN_python
- python实现机器学习之k近邻算法,里面附有相关数据文件-kNN arithmetic for python
javaKNN
- java KNN 算法源码: 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分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。 kNN方法在类别决策
KNNre
- JAVA写的K最近邻算法的基本实现，可以调试通过。-KNN algorithm using JAVA.
WekaKnnInJAVA-master
- weka knn java算法实例，K-最近邻算法分析测试-weka knn java api
knn
- 运用java 语言简单实现knn算法，邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一(Using java language simple implementation of KNN algorithm, neighbor algorithm, or K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simples