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模式识别分类方法中的最近邻准则方法。内有详细说明文档。-Pattern recognition classification criteria of the nearest neighbor method. There are detailed descr iption of the document.
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source code for pattern classification k nearest neighbor source code
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K最邻近分类器设计的MATLAB代码，有代码解释-K nearest neighbor classifier design in MATLAB code
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K nearest neighbor search for matlab
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k nearest neighbor algorithm for matlab
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是K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是电子信息分类器算法的一种。KNN方法对包容型数据的特征变量筛选尤其有效。-k-Nearest Neighbor algorithm， It is a very useful matlab code.
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用matlab实现Part1. 实现一个k近邻分类器，Part 2.实现一个最小二乘分类器，Part 3.实现一个支持向量机分类器，Part 4.在不同数据集上使用交叉验证选择各个算法的参数-Part1. Achieve a k-nearest neighbor classifier, Part 2. Achieve a least-squares classifier, Part 3. Implement a support vector machine classifier, Part 4.
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本程序实现了最近邻分类器的K近邻算法。实现方式是使用matlab-This program implements a nearest neighbor classifier K-nearest neighbor algorithm. Implementation using matlab
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这是一个利用K-means计算数据K最近邻点的MATLAB程序，简单方便。-This is a K-means computing program MATLAB data K nearest neighbor, simple and convenient.
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本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。(The purpose of this experiment is to study the Parzen window estimation and the k nea
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有序约束二进制代码
学习最近邻搜索 算法源码，使用window操作系统，MATLAB作为语言工具，文件附有MATLAB源码(Ordinal Constrained Binary Code
Learning for Nearest Neighbor Search)
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matlab用于计算K近邻互信息量程序，多变量相关性(K nearest neighbor mutual information computing program)
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shirinking and zooming the image
By the nearest neighbor method with Mattalb
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k-nn算法 K-NN算法 ( K Nearest Neighbor, K近邻算法 ), 是机器学习中的一个经典算法, 比较简单且容易理解. K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离, 然后选取 K (K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归. 如果K = 1 , 那么新数据将被分配给其近邻的类.(k-nnK - NN algorithm (K on his Neighbor, K Nearest Neighbor algorithm), is a classical al
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LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归（也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑）。使用此工具箱，您可以使用九个具有度量窗口宽度或最近邻窗口宽度的任意一个内核来拟合任意维度的数据的局部多项式。还提供了一个优化内核带宽的函数。优化可采用留一交叉验证，GCV，AICC、AIC，FPE，T，执行，或单独的验证数据。鲁棒拟合也可用。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weight
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LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归（也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑）。使用此工具箱，您可以使用九个具有度量窗口宽度或最近邻窗口宽度的任意一个内核来拟合任意维度的数据的局部多项式。还提供了一个优化内核带宽的函数。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weighted Polynomial regression (also known as Local Regre
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A CAPTCHA Breaker using k-Nearest Neighbor Classifiers, Support Vector Machines, and Neural Networks.
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