说明:模式识别中的k近邻算法,用matlab编写,希望对大家有所帮助
K. K近邻算法 knniris K近邻-结果-matl 识别k近邻
说明:knn(k-近邻)用于模式识别,实验所需数据已给出,适用于初学者加深对knn算法的理解。
K. KNN-识别 knn-matlab matlab-knn k近邻
说明:用k近邻法实现图像识别,程序比简单,需要训练集
k-nearest-neighbor 训练集 图像识别 K. 近邻法
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: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:利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理,与训练数据集做K近邻匹配;使用5折的循环匹配;并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。
matlab 算法 近邻
说明:自己的模式识别的作业,matlab实现k近邻算法。
k近邻matlab实现 knn K近邻算法 K. Nearest-neighbour
说明:K近邻分类器,用于模式识别等领域,该程序短小精悍,适合与ANN和SVM进行比较研究,本人多篇论文用到,效果较好。
SVM和KNN svm分类器 svm-knn SVM论文 K.
说明:一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析,得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据,采集5 mins时段客流数据,根据最近邻原则划分其归属的聚类中心,从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明:模式识别基本方法matlab源代码,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。
剪辑近邻法 特征选择 PR_code是什么 K. 特征选择-matlab