k邻近算法实现

matlab实现的k聚类算法实例，从excel表格中读取二维数据点（x,y）,然后将数据点分类，可以自主调节类别数量。压缩包包含如下内容：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m）

这份代码资源提供了K-means算法的具体实现，可以帮助您理解和应用这一聚类算法。代码清晰易懂，注释详细，方便学习和使用。

k-means 算法 一算法简介 k-means 算法也被称为 k-平均或 k-均值是一种得到最广泛使用的聚类算 法 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点算法 的主要思想是通过迭

数据关联是信息处理中的一个关键步骤，最邻近算法在此过程中发挥着重要作用。最邻近算法是一种基于数据点距离的关联方法，通过测量数据点之间的相似性，将它们与最近的邻居关联起来。这种算法在数据分析、模式识别和

用C语言实现K算法和P算法，可以用来计算最小生成树

采用matlab实现了k均值基本算法、谱聚类算法。里面有300个二维坐标作为待分类点。

此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块: import numpy as np class KMeansClassifier(): """初

说明：程序打开运行即创建了CMemAllocate对象，并对其进行了初始化操作，所以默认已有5个作业进程存在，以及大小为1024的内存块1.实现三个内存分配算法、从内存中移除作业进程、添加作业进程至作

针对大样本支持向量机内存开销大、训练速度慢的缺点，提出了一种改进的支持向量机算法。算法先利用KNN方法找出可能支持向量，然后利用SVM在可能支持向量集上训练得到分类器。实验表明改进算法训练速度提高明显

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)ω-k算法成像系统的运行速度,提出了一种基于数据循环存储的STOLT插值FPGA并行实现方法。该方法将经过“一致压缩”处