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是k_中心点法的聚类过程代码。...
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👤 fxf126@126.com
k阶临近算法 可以用于文本分类和加密的应用...
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👤 woshini123456
k近邻算法的c++实现,在vs2003上编译通过...
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基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割...
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