k-Nearest邻近算法,作为机器学习中的经典分类与回归技术,广泛应用于模式识别、数据挖掘及信号处理等领域。通过计算样本间的距离来预测未知数据点的类别或值,特别适合于解决复杂非线性问题。无论是图像识别还是异常检测,k-Nearest都能提供高效解决方案。本页面汇集了1149个精选资源,涵盖理论教程、实战案例与开源代码,助力电子工程师深入理解并灵活运用这一强大工具,加速项目开发进程。
K-mean算法,并通过了IRIS数据的测试。...
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👤 shawvi
基于matlab的K均值聚类程序。其中用IRIS数据进行验证,得到了很好的结果。文件中包含了演示后的结果图...
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👤 lizhizheng88
对一个50个结点(更多的节点的网络只需要修改模块中的标量维数就行)的复杂非线性耦合网络进行同步化仿真。首先生成K矩阵,然后运行simulink,即可得到50个洛仑兹混沌节点复杂网络的同步化曲线。...
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👤 lyy1234
K型热电偶的温度--电压对照表啊。有新区可以看下...
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👤 aappkkee
SIRP法相干相关K分布雷达杂波的建模与仿真...
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👤 gtzj