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knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
Chameleon
- Chameleon算法是一种通过在合并两类时用更高 的标准来提高聚类质量的聚类算法,它既考虑了互连 性,又考虑了近似度,特别是簇内部的特征,因而能够 自动地适应被合并簇的内部特征,因此具有较强的发 现任意形状和任意大小簇的能力。Chameleon算法首 先由数据集构造成一个K-最近邻图Gk,再通过一个 图的划分算法将图Gk划分成大量的子图,每个子图 代表一个初始子簇,最后用一个凝聚的层次聚类算法 反复地合并子簇来找到真正的结果簇。 -Chameleon
xietongdingwei
- 协同定位是多平台编队中的关键问题之一 是实现无人机~ 舰艇编队等定位控制的基础G 从信息融 合的角度研究了编队协同中的导航定位问题 提出了一种新的协同定位算法G 推导了二维情况下 基于最近邻准 则确定伪测量和相伴误差协方差矩阵的模型G 仿真分析表明 该算法可以稳定地完成己平台运动要素的估计-Co-location is one of the key issues in the formation of multi-platform UAV ~ vessel formation pos
LSH
- 用LSH算法实现近似最近邻检索，并提高了效率-With LSH algorithm approximate nearest neighbor search, and improves efficiency
data-asso--introduction
- 详细介绍数据关联的相关知识，包含最近邻，JPDA的算法的详细推导。-Detailed data related knowledge, including the nearest neighbor, detailed derivation JPDA algorithm.
njvvi
- 包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用于时频分析算法，各种资源分配算法实现。- Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, For time-frequency analysis algorithm, Various resource allocation algorithm.
cedbk
- 基于K均值的PSO聚类算法,非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Very suitable for the study using computer vision, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
2012.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。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文
数字图像的几何变换
- 图像的几何变换是图像处理的基础内容之一，通过几何变换不仅可以产生某些特殊的效果，而且可以简化图像处理过程和分析程序。论文对常用图像的几何变换的数学基础、算法原理、算法仿真、和畸变校正技术进行研究。主要探讨了数字图像的几何变换（包括图像的平移、图像的缩放、图像的旋转以及镜像变换）理论，以MATLAB为工具，以最近邻插法、双线性插值法和双三次插值法三种常用数字图像差值算法为基础，实现了数字图像的一系列几何变换。几何变换是将几何图形按照某种法则或规律变成另一种几何图形的过程它对于几何学的研究有重要作用
规则网络matlab仿真
- 如果在一个网络中，每一个节点只和它周围的邻居节点相连，那么就称该网络为最近邻耦合网络。常见的一种具有周期边界条件的最近邻耦合网络包含围成一个环的N个节点，其中每个节点都与它左右各K/2个邻居节点相连，这里K是一个偶数。构造算法：初始化时，N个初始节点均匀分布在圆周上，而后每个节点与自己的第k/2个邻居建立连接。