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。
分类聚合算法k-means的实现,用matlab...
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👤 225588
本程序通过k均值算法对两类进行分类。通过任意选择初始点,由k均值很快找到两类的中心点...
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👤 manlian
用AVRM128单片机读取汽车通信K总线,用于查错,可以由单片机UART串口来完成...
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👤 hfmm633
实现K均值算法,读取文件,实现K均值的分类。...
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👤 ghostparker
相信很多人都有对此算法有过详细的了解,确实这个算法最K乘积问题应用的还是很广泛的...
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👤 脚趾头