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dd_tools.rar
- ddtool,实现one class classification.包括gaussian 模型, gaussian 混合模型,Parzen density,knn,kmean,kcenter等方法,ddtool, the realization of one class classification. including the Gaussian model, gaussian mixture model, Parzen density, knn, kmean, kcenter methods
MIL-Ensemble
- This toolbox contains re-implementations of four different multi-instance learners, i.e. Diverse Density, Citation-kNN, Iterated-discrim APR, and EM-DD. Ensembles of these single multi-instance learners can be built with this toolbox
KNN
- K最邻近密度估计分类,K最邻近密度估计技术是一种分类方法,不是聚类方法。-K nearest neighbor classification density estimation, K nearest neighbor density estimation technique is a classification method, not the clustering method.
knn
- K近邻(KNN):分类算法KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning KNN不适用于高维数据(curse of dimension)-K-Nearest Neighbor (KNN): Classification Algorithm. KNN is a non-parametric classifiers (not to assume that the distribution of forms, fr
KNN
- 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: 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最多的是那个类的数据,即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho
knn1
- 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: 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最多的是那个类的数据,即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering metho