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搜索资源 - K Nearest Neighbor Classifier matlab
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脱机手写体识别Matlab源程序
包括特征提取、bayes分类器、K近邻分类及最近邻分类。
Testscr iptRecognition.m：测试代码
scr iptFeaExtract.m ：特征提取
KNearestEstimate.m ：K近邻估计
NearestEstimate.m : 最近邻估计
BayesTrain.m ：训练bayes分类器
Bayes.m ：测试bayes分类器
CrossValidate.m ：m交叉验证
-Offlin
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* acousticfeatures.m: Matlab scr ipt to generate training and testing files from event timeseries.
* afm_mlpatterngen.m: Matlab scr ipt to extract feature information from acoustic event timeseries.
* extractevents.m: Matlab scr ipt to extract ev
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用matlab写的最近邻和K近邻法分类器，简单易懂，适合初学者,Written with matlab and K-NN nearest neighbor classifier, easy to understand for beginners
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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.-K-Nearest-Neighbor-Classifier MatLab Code
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K最邻近分类器设计的MATLAB代码，有代码解释-K nearest neighbor classifier design in MATLAB code
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In this paper, we show how support vector machine (SVM) can be
employed as a powerful tool for $k$-nearest neighbor (kNN)
classifier. A novel multi-class dimensionality reduction approach,
Discriminant Analysis via Support Vectors (SVDA), is in
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k最近邻分类器。编写的一个matlab函数。输入向量Z表示所属的类，返回一个向量，表示由k最近邻分类给定的。-k nearest neighbor classifier. Write a matlab function. Input vector Z that belongs to the class, returns a vector, expressed by the k nearest neighbor classification given.
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我们使用MATLAB软件实现了人脸识别并统计其识别率。本实验采用PCA（主成分分析）方法，利用K-L变换和奇异值分解原理实现。并分别采用最近邻法分类器得出它们的成功率。-We use face recognition software and the MATLAB Statistics recognition rate. The present study, PCA (principal component analysis) method, using KL transform and sin
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用matlab实现Part1. 实现一个k近邻分类器，Part 2.实现一个最小二乘分类器，Part 3.实现一个支持向量机分类器，Part 4.在不同数据集上使用交叉验证选择各个算法的参数-Part1. Achieve a k-nearest neighbor classifier, Part 2. Achieve a least-squares classifier, Part 3. Implement a support vector machine classifier, Part 4.
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这是哈尔滨工业大学，电子与信息工程学院，模式识别课程，上机实验3，主要内容是使用matlab产生二维实验和测试样本，并采用最近邻和K近邻分类的方法对测试样本进行分类。完全自主敲写的代码，并运行通过-This is the Harbin Institute of Technology, School of electronic and information engineering, pattern recognition course, Experiment 3, the main conten
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本程序实现了最近邻分类器的K近邻算法。实现方式是使用matlab-This program implements a nearest neighbor classifier K-nearest neighbor algorithm. Implementation using matlab
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人脸识别的k近邻分类器,matlab代码-
Recognition of k-nearest neighbor classifier，matlab
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K Nearest Neighbor (KNN) Class...
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使用四种方法进行鸢尾花分类：最小距离分类器，K 近邻法，感知器，Fisher 准则。(Four methods are used to classify iris: minimum distance classifier, K-nearest neighbor method, perceptron and Fisher criterion.)
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