k-近邻点估计点云法向量，及3D-pointcloud

k近邻算法的Matlab实现源码，欢迎下载，相互交流和学习1

Matlab实现的Knn算法，用于数字图像分类，具有很高的准确率

数据挖掘课程实验作业，在参考网上一些资源的情况下完成的，实验结果正确率达将近百分之九十

Implementation of k-nearest neighbor algorithm

// Copyright (C) 2003--2004 Samy Bengio (bengio@idiap.ch) // // This file is part of Torch 3.1. // /

代码是可以直接运行的 方便使用 希望大家顶下

k近邻法是基本且简单的分类与回归方法。k邻法的基本做法是:对给定的训练实例点和输入实例点,首先确定输入实例点的k个最近邻训练实例点,然后利用这k个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。

K最近邻项目 介绍 K最近邻居是一种简单的算法,可以存储所有可用案例并根据相似性度量对新案例进行分类。 在这个项目中,我使用了人工数据集,并用更好的K值改进了模型。 安装 import pandas

它是一种用于在点云中标记3D框的工具。支持KITTI-bin格式的点云。标记格式与Applo3D格式相同

用MATLAB实现从视差图重建3D点云并显示出来，得到的rgb+XYZ