k最近邻分类算法

JoyYunSoft 23 0 OPT 2020-12-05 13:12:19

k最近邻算法是一种有效快速的分类算法,包括源代码和测试数据

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利用C语言编写的数据挖掘算法——K-近邻算法(KNN)。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类

KNN的MATLAB实现,基于特殊的SONAR数据,M文件,MATLAB源代码

可以直接运行的Python程序,里面包含了数据集和测试集,有利于初学者入门。

Machine learning K-nearest neighbor algorithm

K nearest neighbor algorithm c/c++

模式识别小作业用K近邻法进行分类仅供参考欢迎批评指正

讲述了k近邻算法的理解

简单说明这个算法主要工作是测量不同特征值之间的距离,有个这个距离,就可以进行分类了。简称kNN。已知:训练集,以及每个训练集的标签。接下来:和训练集中的数据对比,计算最相似的k个距离。选择相似

基于K近邻法用matlab实现的二维平面分类

第2讲k近邻分类器0401(1)是一份PPT模板,讲解了k近邻分类器的基本原理和应用。本讲内容详细介绍了k近邻分类器的概念、算法流程和实现步骤。通过该PPT模板,您可以深入了解k近邻分类器,并应用于相

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