如果我有一个用C语言写的函数，实现了一个功能，如一个简单的函数：
double add(double x, double y) {
return x + y;
}
现在我想要在Matlab中使用它，比如输入：
>> a = add(1.1, 2.2)
一、 引言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。该方法的思路是：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。 尽管kNN算法的思想比较简单，但它仍然是一种非常重要的机器学习（或数据挖掘）算法。在2006年12月召开的 IE
play with knn1. 什么是knn1.1. 什么是knn1.2. knn适用范围2. knn实验前的准备2.1. knn的实验要点3. knn的matlab实验【使用UCI数据集】3.0. KNN函数自带用例3.1. UCI数据集3.2. knn实验计划3.3. 数据集筛选3.4. play with knn4. 总结 1. 什么是knn1.1. 什么是knn来了一个无标签的样本，找它
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2024-04-23 15:30:36
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K-最近邻分类方法（KNN，k-nearest-neighbor classifier)是一种惰性学习法，所谓惰性就是KNN不像一些算法(比如SVM)一样在接收待分类数据前就已经根据训练数据构造好了分类模型，而是会在接受到训练数据后，只是对训练数据进行简单的存储，并不构造分类模型，在接受到待分类数据时，KNN通过计算待分类数据X与所有训练数据之间的距离，选择前K个距离X最近的数据，并将这K个距离最
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2024-05-07 15:42:45
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KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。当然，实际中，不同的K取值会影响到分类效果，并且在K个临近点的选择中，都不加意外的认为这K个点都是已经分类好的了，否则该
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2024-04-25 11:07:27
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以下介绍部分乃网络资料，程序注释和优化乃自己原创： Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随机变量（Random Variable），高斯或正态分配（Gaussian Distribution）还有State-space Model
K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的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。2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚
KNN-machine leanring notesKNN 算法简介KNN 算法流程KNN实现过程Sklearn总结 KNN 算法简介kNN(k-NearestNeighbor)，也就是k最近邻算法。顾名思义，所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思。也就是在数据集中，认为每个样本可以用离他最距离近的k个邻居来代表。–百度该算法就是用来找数据点在该纬度的数据空间中，离哪一些点的样本更接近，通过相关
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2024-04-01 15:24:05
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对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。主要方法就是训练多个二类分类器。 一、多分类方式 1、一对所有（One-Versus-All OVA） 给定m个类，需要训练m个二类分类器。其中的分类器 i 是将 i 类数据设置为类1（正类），其它所有m-1个i类以外的类共同设置为类2（负类），这样，针对每一个类都需要训练一个二类分类器，最后，我们
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2024-05-18 12:44:26
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机器学习十大算法之Matlab-3KNNKNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现例子2-三分类例子3-系统自带函数进行调用例子4-系统自带函数进行调用 KNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现knn_mat.m%k近邻算法的MATLAB实现
clc, clear all, close all;
%利用高斯分布生成打斗片数据和标签
mu1=[8 3]; %均值
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2024-10-09 11:57:04
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在matlab中，既有各種分類器的訓練函數，比如“fitcsvm”，也有圖形界面的分類學習工具箱，里面包含SVM、決策樹、Knn等各類分類器，使用非常方便。接下來講講如何使用。啟動：點擊“應用程序”，在面板中找到“Classification Learner”圖標點擊即啟動，也可以在命令行輸入“classificationlearner”，回車，也可啟動。如下圖：導入數據：點擊“New Sessi
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2024-06-23 05:57:07
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讨厌死matlab了，呵呵其实是不经常用导致简单的语法结构都忘了每次都要查来查去的。我今天差点就想改下我以前c＋＋的那个算了，后来想这样可不好，不能因为惧怕而放弃。有什么嘛，就是多费点时间而已啊。还好今天写了不到3个小时搞定了。晚上的时候还有个朋友让过去帮看个神经网络的程序，头大呵呵，早就忘光光了，不过还是硬着头皮过去了，凭着仅有的一丁点的记忆
knn算法即： K-近邻算法（K Nearest Neighborhood），物以类聚人以群分，这是一种根据你的邻居，对你进行分类的方法。knn方法属于监督学习方法，其原理是： 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。K为人为设定的超参数提到远近就离不开距离，在学习knn算法之前，建议
目录1. 基本定义2. 算法原理2.1 算法优缺点2.2 算法参数2.3 变种3.算法中的距离公式4.案例实现4.1 读取数据 4.2 分离训练集和测试集4.3 归一化处理 4.4 计算欧氏距离4.5 排序和输出测试结果4.6 计算准确率总代码1. 基本定义 k最近
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2024-08-28 16:11:26
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kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集
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2024-08-24 09:48:24
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① Optimization of kNN algorithm kNN算法优化问题kNN (k - nearest neighbors Algorithm) k近邻算法是一种易于实现的简单分类算法，下面我们结合 Assignment 1 中的 kNN 的这项作业以及python.numpy的一些特性，来讨论kNN的三种不同效率的算法实现。(i) Double Loops 二重循环的朴素实现对于算法
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2024-06-03 16:04:34
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“线性/非线性回归分析Matlab算例”01—一元线性回归分析代码：% 一元回归x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];%自变量时间序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 190
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2024-03-08 17:45:09
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一 K—近邻分类 K—近邻算法是一种基于实例的非参数的分类方法。其作用原理是计算每个训练样例到待分类样品间的距离，取和待分类样品距离最近的看k个训练样例，k个样品中那个类别的训练样例占多数，则待分类元组就属于该类。2.1 K-NN算法具体步骤初始化距离为最大值；计算未知样本和每个训练样本的距离dist；得到目前k个最临近样本中的最大距离maxdist；如果dis
1.算法描述全球定位系统(gps)是一种全天候、全球覆盖、高精度、自动化的卫星导航定位系统，该系统向有适当接收设备的全球范围用户提供精确、连续的三维位置和速度信息。gps自投入运行以来，已经发展成为一个涵盖各领域的服务系统。 卫星信号的捕获算法是卫星定位接收机的关键，传统的捕获算
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2024-04-26 16:57:30
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一. KNN算法概述 KNN是机器学习中最基础也会是经典的算法，其思想用我们一句俗语就是“人以群分，物以类聚”，即一个样本在特征空间中与一类别中k个最相似，则认为这个样本就属于这个类别。二. KNN算法介绍 通过上图我们介绍一下KNN的思想，图中K表示K个最近邻居，KNN实质就是根据样本附近这K哥邻居是什么类别而判断新样本属于哪个类别。我们利用上图再直观解释一下，图中绿色方块是一个新的样本即需要判
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2024-07-03 02:58:45
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