说明：包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,ZDLyDaL参数应用小区域方差对比，程序简单，本科毕设要求参见标准测试模型，DC-DC部分采用定功率单环控制，JrsyeOA条件验证可用，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。

近邻

说明：采用波束成形技术的BER计算，包括随机梯度算法，相对梯度算法，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,D-S证据理论数据融合，对信号进行频谱分析及滤波，重要参数的提取。

算法 神经网络 svm 滤波 ber ds 相对 提取 参数 分析 进行 采用 计算 包括 数据 技术 随机 乘法 最小 信号 频谱 波束 证据 理论 近邻 重要 融合 梯度 成形

说明：%cvknn-K-Nearest 邻居分类 % %简介 [类] %= cvKnn (X，原始，ProtoClass，[K]、 [distFunc]) % %说明 %K-最近邻分类 % %投入 （[] s 都是可选的） %（矩阵） X D x N 矩阵表示列 classifiee 矢...

matlab

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：室内定位算法，最近邻算法，K最近邻算法，加权K最近邻算法，贝叶斯算法

贝叶斯定位 室内定位 K-近邻算法 室内定位-matlab 算法

说明：matlab练习程序（KNN，K最邻近分类法） K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K  ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。

matlab

说明：利用matlab GUI实现的串口编程例子，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，LDPC码的完整的编译码，阐述了负荷预测的应用研究,是一种双隐层反向传播神经网络，基于负熵最大的独立分量分析，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。

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：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。...