说明：KNN-KSR方法是一种不直接建立自变量与因变量间数学关系去预测因变量的方法。该方法基于以下两个假设：(1)在所选择的样本描述指标信息足够完备时，性质越相似的样本在同类指标间的空间分布越接近，否则其空间距离也越大；(2)如果两类指标间存在较大关联度，则样本分别在两类指标内的空间分布也具有较大相似性。...

说明：模式识别作业——用平均样本法，平均距离法，最近邻法和K近邻法进行分类

最近邻分类 k-最近邻 分类识别 最近邻距离 K.

说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

识别 模式 近邻 剪辑

说明：在模式识别中，k-近邻邻居算法 （或简称 K-NN） 是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包括 k 最近训练样本在特征空间中。输出取决于 k-近邻用于分类或回归。

matlab 算法 近邻 邻居

说明：人脸识别中2DPCA算法的matlab程序，使用最近邻分类器进行识别。

分类器-matlab 2DPCA face-classifier pca2D 最近邻分类

说明：纹理分析的图像分析非平凡的一部份。不同的纹理图像的分类必须旋转等各种参数的鲁棒性。在此代码中使用的解决方案是局部二进制模式 （LBP） 修改具有旋转不变性，因为它代表了复杂性和性能之间最好的折衷办法。纹理分析应该是理想的情况是不变的观点。一种好的纹理分类算法时，必须考虑到几个方面。他们当中包括照明、...

matlab

说明：运用KPCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别，分类器为最近邻分类器。

orl-kpca kpca-分类 人脸分类 行人识别MATLAB KPCA人脸识别

说明：pwm整流器的建模仿真，具有丰富的参数选项,真的是一个好程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，相参脉冲串复调制信号，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

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说明：适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，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：如果一个样本在特征空间中的k个最相...