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-means源码(K均值聚类算法源码)...
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👤 CSUSheep
将大于整数m且紧靠m的k个素数存入数组...
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👤 lanhuaying
用模拟退火算法求解旅行商问题
T(t+1)=k×T(t)
式中k为正的略小于1.00的常数,t为降温的次数...
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👤 kristycreasy
K-S检验产生的数据是否服从指数分布。此方法可以类推其他任何分布形式的检验。...
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👤 youlongjian0
k均值算法matlab实现,模式识别中常用...
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👤 fandeshun