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。
ansys k文件,模拟水下爆炸,非常有用,自己编写的...
📅
👤 wangdean1101
K-MEAN:经典K均值算法,适用领域:语音识别,图像识别...
📅
👤 evil
使用基于K-L变换的特征选择方法,使原本4维的特征向量降至3维...
📅
👤 253189838
就是求出fibonacci数列的任意项,此数列为f[0]=1 f[1]=1 f[k]=[k-1]+f[k-2]...
📅
👤 exxxds
这个程序主要讲述了数据挖掘中K均值算法的应用...
📅
👤 wangyi39