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。
标签： knnr.m
上传时间： 2015-05-21
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I=imread('fig1.jpg');%从D盘名为myimages的文件夹中读取。格式为jpg的图像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%给图像加入均值为0，方差为0.02的淑盐噪声 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %h=ones(3,3)/9; %产生3 × 3的全1数组 %B=conv2(J,h); %卷积运算 %采用MATLAB中的函数对噪声干扰的图像进行滤波 Q=wiener2(J,[3 3]); %对加噪图像进行二维自适应维纳滤波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值滤波模板尺寸为3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %进行3 × 3模板的中值滤波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %进行5 × 5模板的中值滤波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %进行7 × 7模板的中值滤波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %进行9 × 9模板的中值滤波 %显示滤波后的图像及标题 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板维纳滤波后的图像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值滤波后的图像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值滤波的图像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值滤波的图像');
上传时间： 2016-06-02
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《矿石收音机(汪午生等编著)》1962年2月版-老K制作.pdf
上传时间： 2016-06-13
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最大K乘积问题的C语言编写 。。。。。。。。。。。。。。。。。。
标签： 算法设计
上传时间： 2016-06-17
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K-SVD做图像字典分析，OMP是重建算法
上传时间： 2017-03-09
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Hadoop下的K-means的Java实现，使用eclipse。
上传时间： 2017-05-12
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fcm模糊c均值聚类算法的示例程序和改进程序，并附西电公茂果论文fcm代码及论文资料
标签： 聚类算法
上传时间： 2017-05-24
上传用户：monstertt
关于参数估计的源代码单样本总体均值区间估计。。。。。
标签： 样本
上传时间： 2017-12-27
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J.K. Rowling - HP 0 - Harry Potter Prequel.pdf
标签： J.K. Rowling Prequel Potter Harry
上传时间： 2020-01-03
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支持：EMA，BOLL，CCI，DMI，KDJ，MACD，OBV，RSI，SAR，VOL，WR K线指标算法工具类
上传时间： 2020-02-09
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