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搜索资源列表

  1. k-nearest动态均值算法的c++实现

  2. k近邻算法的c++实现，在vs2003下编译通过。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-03-20
    • 文件大小：967680
    • 提供者：mayongtao

  1. K-NEAREST NEIGHBORS SEARCH

  2. FAST K-NEAREST NEIGHBORS SEARCH， Simple but very fast algorithm for nearest neighbors search in 2D space.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：2048
    • 提供者：hfydyuanma

  1. An efficient algorithm for the nearest neighbourhood search for point clouds

  2. This paper presents a high-performance method for the k-nearest neighbourhood search.

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-27
    • 文件大小：497664
    • 提供者：zpc06122483

  1. K-Nearest Neighbor Finding Using MaxNearestDist

  2. Samet Hanan经典文章Trans on PAMI，K近邻模式识别分类器新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-11
    • 文件大小：1011712
    • 提供者：lonelyking1716

  1. k-Nearest Neighbor Classification

  2. this paper, the problem of classifying an unseen pattern on the basis of its nearest neighbors in a recorded data set is addressed from the point of view of Dempster-Shafer theory. Each neighbor of a sample to be classified is considered as an item

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-03-10
    • 文件大小：996352
    • 提供者：greatzy3214

  1. Fast k-Nearest Neighbour Search via Dynamic Continuous Indexing

  2. Fast k-Nearest Neighbour Search via Dynamic Continuous Indexing论文

  3. 所属分类：互联网

  1. k-nearest-neighbors-from-global-to-local

  2. k-nearest-neighbors-from-global-to-local

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-02-23
    • 文件大小：543744
    • 提供者：qq_33638791

  1. k⇤-Nearest Neighbors- From Global to Local

  2. k⇤-Nearest Neighbors- From Global to Local，在第二作者的主页上有源码，github上也有，https://github.com/kfirkfir/k-Star-Nearest-Neighbors

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-12
    • 文件大小：547840
    • 提供者：kaikaiaizuqiu

  1. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)分类算法(Python)

  2. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做分类预测时一般采用多数表决法，即训练集里和预测样本特征最近的K个样本，预测结果为里面有最多类别数的类别。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-31
    • 文件大小：4096
    • 提供者：aioo11

  1. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)回归算法(Python)

  2. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法既可处理分类问题，也可处理回归问题，其中分类和回归的主要区别在于最后做预测时的决策方式不同。KNN做回归预测时一般采用平均法，预测结果为最近的K个样本数据的平均值。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-31
    • 文件大小：4096
    • 提供者：aioo11

  1. Go-go-geoindex-Go本地库用于快速点跟踪和K-Nearest查询

  2. go-geoindex - Go本地库用于快速点跟踪和K-Nearest查询

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-14
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_39841882

  1. K近邻法算法.txt

  2. K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42979916

  1. Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解

  2. 主要介绍了Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor),结合实例形式分析了k-近邻算法的原理、操作步骤、相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38703123

  1. Python机器学习k-近邻算法(K Nearest Neighbor)实例详解

  2. 本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 工作原理 存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。 用以下这幅图可以很好的解释kNN算法： 不同形状的点，为不同标签的点。其中绿色点为未知标签的数据点。现在要对绿色点进行预测。由图不难得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38516956

  1. K-近邻算法的python实现代码分享

  2. k-近邻算法概述： 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。 k-近邻算法分析 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：150528
    • 提供者：weixin_38730767

  1. K 近邻法（K-Nearest Neighbor, K-NN）

  2. 文章目录1. k近邻算法2. k近邻模型2.1 模型2.2 距离度量2.2.1 距离计算代码 Python2.3 kkk 值的选择2.4 分类决策规则3. 实现方法, kd树3.1 构造 kdkdkd 树3.2 搜索 kdkdkd 树4. 鸢尾花KNN分类4.1 KNN实现4.2 sklearn KNN k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。 输入：实例的特征向量，对应于特征空间的点 输出：实例的类别，可以取多类 假设：给定一个训练数据集，其中的实例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：296960
    • 提供者：weixin_38681147

  1. 机器学习—K-近邻算法[入门]

  2. k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最 近的k个点来投票决定X归为哪一类。 k-近邻算法步骤：      1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离      2.按照距离递增次序排序     

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：304128
    • 提供者：weixin_38655484

  1. K-nearest-neighbors-源码

  2. K-nearest-neighbors

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42104181

  1. K-Nearest-NEIGHBOUR-KNN-ALGORITHM-:k最近邻（KNN）算法是一种简单的，受监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题-源码

  2. K最近的NEIGHBOUR-KNN算法 KNN表示K最近邻算法。 KNN是最简单的监督式机器学习算法，主要用于数据分类。 在继续学习KNN之前，让我们简单地看一下机器学习和KNN所属的类别。 机器学习（ML）是对计算机算法的研究，该算法会根据经验和给定的数据集自动改进。 机器学习算法基于样本数据（称为“训练数据”）构建模型，以便进行预测或决策而无需明确地编程。 如今，机器学习一直在解决不同领域类别的问题，例如：计算金融，图像处理和计算机视觉，计算生物学，能源生产，汽车，航空航天和制造，自然语言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42135462

  1. An improved K-nearest-neighbor algorithm for text categorization

  2. An improved K-nearest-neighbor algorithm for text categorization

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：634880
    • 提供者：weixin_38636655
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