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。
算法设计的实验报告
包括Bottom-Up Merge Sorting算法、插入排序算法Heaps的创建堆、堆排序算法、按秩合并算法以及带路径压缩算法、实现查找第K小元素算法、实现快速排序算法、实现平面内最接近点对算法、实现最长公共子序列算法、实现矩阵链相乘算法、实现0/1背包问题算法、实现Dij...
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👤 恋天使569
求第K小元素(分治法实现)...
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👤 lijinchuan
人工智能、模式识别中经常要用到的K均值聚类算法,很有帮助...
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👤 410805624
自行implement的k-mean(含fuzzy c mean),可以直接於vc++針對大量數據進行分群的動作...
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👤 woshini123456
安防学习_C&K报警主机基本概念...
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👤 songnanhua