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nnrbf
- 最邻近的RBF算法,MATLAB实现,较为有价值的资料.
knn
- k最邻近算法，经典的分类算法，绝对有帮助-k-nearest neighbour algorithm,it is a classical algorithm for text cluster
K_zuilinjinsuanfa
- K_最邻近算法，模式识别课程中的重要内容之一。本程序用于模拟K_最邻近算法-K_ most neighboring algorithm, pattern recognition course one of the important contents. This procedure used to simulate the algorithm for the nearest K_
knn
- KNN 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。-a machine learning algorithm
Traditional-basic-K-nearest-neighbor
- 传统基本K-最邻近分类算法源程序 云计算-Traditional basic K-nearest neighbor classification algorithm source code
FNN1
- 伪邻近算法 求取混沌相空间重构的嵌入维数 很好用-false-nearest for embedding dimension of chaotic phase space reconstruction
Myknn
- KNN邻近算法,程序运行结果显示所有样本以及其类别，待分类样本所属的类（{1,18,11,11,0.5513196}属于"2"类），以及它的5个最近邻的类别和与它之间的距离。内有详细说明文档。-k-Nearest Neighbor algorithm
KNN-python
- 邻近算法，或者说K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，给出一个实例，可直接运行- U90BB u8B1 u7B97 u7B97 u7C97 u6c2 U6700 u7B80 u5355 u7684 u65B9 u6CD5 u4E4B u4E00 uFF0C u7ED9 u51FA u4E00 u4E2A u5B9E u4F8B uFF0C u53EF u76F4 u63A5 u8FD0 u884C
knn
- 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。(Neighborhood algorithm, or K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simplest methods in data mining class
matlab代码
- Matlab代码，根据算法原理自己编写的基本算法的代码，有：KNN，层次聚类，C均值，最邻近算法。包括自己挑选的数据集，对算法准确率的测试。(Matlab code, the code of the basic algorithm written by itself according to the algorithm principle, there are: KNN, hierarchical clustering, C-means, nearest neighbor algorithm.