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搜索资源 - knn algorithm in data mining
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数据挖掘导论中的K近邻聚类算法，用C++编写而成。-Introduction to Data Mining of the K neighbors clustering algorithm, using C++ has been prepared by.
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data mining algorithm
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对数据挖掘中KNN算法的代码实现。包含实验报告格式、可实现代码及代码解析。-KNN algorithm for data mining in the code implementation. Contains the experiment report format, enabling code and code analysis.
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This paper presents the top 10 data mining algorithms identified by the IEEE
International Conference on Data Mining (ICDM) in December 2006: C4.5, k-Means, SVM,
Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. These top 10 algorithms
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This paper presents the top 10 data mining algorithms identified by the IEEE
International Conference on Data Mining (ICDM) in December 2006: C4.5, k-Means, SVM,
Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. These top 10 algorithms
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寻找测试样本的最近邻，可以有效的用于用于模式识别，信号处理-This is a small but efficient tool to perform K-nearest neighbor search, which has wide Science and Engineering applications, such as pattern recognition, data mining and signal processing.
The code was initially
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介绍数据挖掘的10种主要算法及其应用 一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。 -Top 10 algorithms in data mining his paper presents the top 10 data mining algorithms identified by the IEEE
International Conference on Data Mining (ICDM) in December 2006:
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这是一个小而有效的程序来执行的K -近邻搜索算法，此算法利用JIT 理论加速循环，比向量化有效解决了大量数据的精度问题。甚至比kd-tree效果要佳。
K-nearest neighbor search已经广泛应用在科学与工程上，比如模式识别，数据挖掘和信号处理。
-This is a small and effective procedures to implement the K- nearest neighbor search algorithm, this algorithm J
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方
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该程序是用python编写一个K近邻算法，通过该例子可以掌握K近邻算法，是学习数据挖掘的一个高效的算法。-The program is written in python a K-nearest neighbor algorithm, this example can grasp the K-nearest neighbor algorithm, a learning data mining and efficient algorithms.
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。(Neighborhood algorithm, or K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simplest methods in data mining class
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一(The adjacent algorithm, or the K nearest neighbor (kNN, k-NearestNeighbor) classification algorithm is one of the simplest methods in the data mining classification technique)
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