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说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

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说明：阵列信号处理的高分辨率估计，用MATLAB实现的压缩传感，基于分段非线性权重值的Pso算法，是机器学习的例程，毕业设计有用，FMCW调频连续波雷达的测距测角。

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说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。

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说明：机器学习算法的实现；

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