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Bagging
- 分类算法,采用bagging方法来选择训练集,《机器学习及java实现》里面的
knn.rar
- k-nn算法实现分类,模式识别作业,分三类,75个训练集,25个测试集,输出对测试集分类的结果,k-nn classification algorithm, pattern recognition operations are classified into three types, 75 training sets, 25 test set, the output of the test set classification results
LBGVQ_wgy
- LBG矢量量化C/C++语言实现(可执行) LBG是经典的矢量量化算法,通过对训练集的分析,生成适量量化使用的码本。 实现过程简单明了,就一个CPP文件。-LBG VQ C/C++ language (executable) LBG is a classic vector quantization algorithm, the analysis of the training set to generate code used to quantify the amount. Imp
MARK_KNN
- k-nearest-neighbor K近邻算法的C++实现,训练后模型可以对测试数据进行归类。找了一些PUDN上的程序发现都没有很好的训练和测试数据集,所以自己写了一个直接放在main函数里面,不要从外部文件读取。工程运行于vc++ 6.0环境。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-K nearest neighbor of C++ implementation, training model can be classified on the test data. Find so
UnionSet
- POJ1703 引自余立功《算法训练教程》,并查集的应用-POJ1703 union set