搜索资源列表
KMEANS聚类
- knn分类模式识别可用于文本挖掘和其他的识别分类,vc代码,-Commission pattern recognition can be used for classification of text mining and other identification classification, vc code,
KNN(C++)
- knn，即k最近邻算法是模式识别中的一种比较简单而经典的分类算法-knn, k-nearest neighbor pattern recognition algorithm is a relatively simple and classic classification algorithm
KNN(CSHARP)
- 基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件，通过机器学习，获取各个类别文本内容的主要特征，在这个基础上，给出待分类的文件库，系统通过自动分类，对文件库中的文本进行分类，把文件分配到最有可能的类别中。-based learning Bayesian-KNN text classification algorithm design and implementation given several types of the original text file,
knnclassification
- knn分类器算法（matlab源代码），供大家学习
knnt
- knn分类器，是数字图像处理与处理中经常使用到的一种分类方法！
SVM_KNN(matlab)
- support vector manchine and kNN分类的源代码.支持向量机是数据处理的比较良好的方法.最紧邻分类也是比较经典的
knn
- knn算法是数据挖掘中的一个常用算法。改算法能够实现分类和聚类。这个程序是KNN算法的一个演示程序，希望对数据挖掘的学习有所帮助。
KNN
- k阶临近算法 可以用于文本分类和加密的应用
knn
- knn 方法为k均值聚类用于数据点的分类
Knn
- K最近邻分类的代码，附有输入输出和程序使用说明。
TextClassify_NB-KNN-SVM
- 支持中文分类，用了三种算法实现，svm、knn、nb
kNN
- KNN实现python实现代码，结合数字数据集，实现数字的分类任务。(KNN implements the python implementation code and combines the digital data set to realize the classification task of the digital.)
knn
- KNN文本分类算法(k nearest neighhor)使用knn实现样本分类(KNN(k nearest neighhor)classification)
kNN(python实现)
- 分类算法，最近k临近算法，用于分类分析，属于数据处理(The classification algorithm, the nearest K approach, is used for classification analysis, which belongs to data processing.)
PCA
- 对高维图像进行PCA和KNN分类器处理转换为低维图像(use PCA and KNN for high dimensional image)
最近邻分类器LBP
- 局部二值模式LBP+KNN分类方法人脸识别源代码,，内涵数据库，可运行(Local two value pattern LBP+KNN classification method, face recognition source code, connotation database, can be run)
KNN与FISHER准则分类
- 基于matlab的KNN以及FISHER准则分类代码，附带算例。(Matlab based KNN and FISHER criteria classification code, with examples.)
sklearn-tree-BN-knn
- 分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the dat
KNN_Kmeans_RBF Algorithm
- KNN Kmeans RBF Algorithm based on matlab
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime