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
使用C++编写的KNN算法,并调用matlab库画出图像
这是《机器学习实战》书中KNN算法的笔记
北京互联网违法和不良信息举报中心 中国互联网举报中心
编写算法计算一个任意N边型,分成k段,求K点坐标
KNN近邻算法的应用,第一个应用是简单的一个测试,第二个应用是改进约会网站的配对效果,第三个应用是手写识别系统
knn算法最小距离分类器:它将各类训练样本划分成若干子类,并在每个子类中确定代表点。未知样本的类别则以其与这些代表点距离最近作决策。该方法的缺点是所选择的代表点并不一定能很好地代表各类,其后果将使错误
KDtree solves KNN algorithm