说明：k近邻算法和KALMAN滤波相结合的一个实例论文。

k近邻算法 KALMAN滤波 论文

说明：用matlab写的最近邻和K近邻法分类器，简单易懂，适合初学者

k最近邻 最近邻分类器 最近邻法 最近邻matlab MATLAB-最近邻

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：常用的分类方法，包括最近邻（NN），k均值（kmeans），k近邻，Fisher线性判别。-Commonly used classification methods, including nearest-neighbor (NN), k the mean (kmeans), k neighbors,...

matlab 分类 fisher 方法 常用 包括 线性 均值 近邻 判别 NNk kmeansk

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：knn k近邻算法，可选择欧式距离或者曼哈顿距离

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说明：通过利用matlab对IRIS数据集的K近邻法分类。

IRIS数据集的K近邻法分类 iris-KNN iris knn-iris

说明：用于图像处理的K近邻滤波器,可用于去除高斯滤噪声和椒盐噪声,并进行对比.

图像处理 滤波器 用于 近邻

说明：K近邻算法。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。

K. knn

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