说明：K最邻近分类器设计的matlab代码，有代码解释

分类器设计--源码 分类器 分类器设计 K. 最邻近分类

说明：用于计算K-最近邻域的knn算法在Matlab应用程序上编程

K-最近邻域 knn算法

说明：应用背景该文件夹包含模式识别识别的8个程序， 1.Fisher分类算法 2.感知器算法 3.最小二乘算法 4.快速近邻算法 5.K-近邻法 6.剪辑近邻法和压缩近邻法 7.二叉决策树算法 各.m文件均为脚本程序，而非函数，可以很简单的将其改成函数形式 主要考虑到这只是演示，便于傻瓜...

matlab 算法 实现 统计 相关 学习方法

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...

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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。

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说明：KNN最近邻分类器和预测器，数据挖掘课程上的作业

分类作业 最近邻 knn-prediction matlab-knn K-近邻

说明：用matlab实现的kdtree，kdtree适合用于数据挖掘中用于寻找最近邻。

find-neighbors k-d-tree-matlab matlab-k-d-tree KDtree---matlab kd-tree-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：应用背景 对于K-medoids的原点敏感性问题以及庞大资源群使其功能下降等明显的缺点，学者们研发了一个依靠原点微量调整和增量原点延迟集选的优化 K-medoids 聚类算法。新的算法就是基于微量调整的形式来改善原始点，用原点集合渐渐的展开计算方法以便有效的减少原点替换的运行时间。结论如我们...

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