K近邻算法

K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

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实现聚类算法中的K-MEANS算法，对随机生成的点进行了聚类。

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K阶菲波那契算法，运用环形队列实现，空间是K+1

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k均值聚类的算法，这是通用程序！欢迎借鉴使用

2015-04-12 130 K近邻算法

改进的k均值算法，可以加速运行时间，详见Using the Triangle Inequality to Accelerate k-Means

2016-05-07 67 K近邻算法

K—means算法简单应用，适合初学者自学。内有中文解释，简单易懂。

2014-01-10 78 K近邻算法

K均值KMean聚类算法，详细使用方法见cpp文件注释，输入数据格式：点，如 1 空格 1 回车 2 空格 2 。。。

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k均值算法matlab实现，模式识别中常用

2016-06-27 61 K近邻算法

实现了K均值算法，可以对movielens上的数据进行自动分类，给出推荐值，是数据挖掘中的信息推介必要的算法工具。可以直接对movelens的数据进行聚类

2013-12-25 180 K近邻算法