📚 k-Nearest技术资料

📦 资源总数：1149
💻 源代码：164441
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-Nearest热门资料

查看全部1149个资源 »

k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 Matlab 源代码，以兰花数据集作为测试对象。...

📅 👤 2525775
聚类 k-means 对象 算法

💻 k-Nearest源代码

查看更多 »
💻
dknndd.m
💻
dknndd.m
💻
knnfwd.m
💻
knnfwd.m
💻
knnr.m
💻
knnr.m
📂 k-Nearest资料分类
🔥 热门资料 查看最受欢迎的资源 💻 源代码 程序代码与工程文件 📚 全部资料 1149 个资源