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,...

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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

knn-matlab K近邻算法 kd树 knn-k-fold k-aunonimity

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：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：一个matlab环境下的k近邻分类器，代码中有详细的注释说明，使用方便.

KNN分类器 k-nearest-neighbor matlab-KNN分类器 k-nearest-neighbor k-nearest

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：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。

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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