本代码可以实现matlab中KNN对数据的分类,以iris经典数据集为例,分类准确率较高。
一个很好的K近邻算法,测试过了,非常好用!推荐强烈置顶。
文章目录K-最近邻算法1.算法介绍2.算法公式(1)分类(2)回归(不好,可以不看)(3)L1和L2范数距离L1范数距离(曼哈顿距离):L2范数距离(欧几里得距离):闵可夫斯基(knn中使用)3.K值
本文为基于贝叶斯算法和KNN算法的文本分类器Java实现,很详细,在网上找的,给大家共享看看
这份代码是我们专业的一个实验,内容包含了文本分词和文本分类。分别使用了正向最大匹配算法和KNN算法。分词速度平均153295词/秒,189100字符/秒。文本分类使用tf-idf计算单词权重进行特征选
KNN算法相关介绍,概念,基本思想和在使用时的一些优缺点
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采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 工作原理:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 输入没有标签的新数据后,将
KNN算法,可实现可运行,可使用,方便初学者查看并学习。 这个代码也是我从网上下载的,不是原创,仅供大家学习。
文章详细介绍树与图的定义,种类及用途、思路.pdf
