K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
2022-11-01 18:51:31
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基于K近邻分类器的手写识别系统.doc基于K近邻分类器的手写识别系统.doc基于K近邻分类器的手写识别系统.doc基于K近邻分类器的手写识别系统.doc基于K近邻分类器的手写识别系统.doc
2022-10-19 11:05:32
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基于K近邻分类算法的情感识别matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-25 09:09:15
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K近邻算法，内涵详细代码，KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
2022-05-12 13:13:05
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最近邻分类器(NN)
假设i.i.d.样本集
对于样本 ，NN采用如下的决策：
相当于采用 近邻方法估计后验概率，然后采用最大后验概率决策。
分类一个样本的计算复杂度： （采用欧氏距离）
2022-03-16 17:09:54
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执行模糊 k-最近邻 [1] 分类。
[1] JM Keller、MR Gray 和 JA Givens, Jr.，“模糊 K-最近邻算法”，IEEE 系统、人与控制论汇刊，卷。 15，第 4 期，第 580-585 页。
2022-01-19 20:24:03
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