k-NN

文本分类的 K-nn 项目还真不少，但这个叫的小工具在 Java 环境里做得还挺顺的。核心逻辑就是用 K 个“邻居”的类别来判断当前文本归属哪个类。嗯，思路简单、上手快，哪怕你是刚入门，也能照着模子撸一套出来。 K-nn 算法的套路蛮直白的，先算距离，比如用余弦相似度或欧氏距离，挑最近的 K 个邻居，让它们投票决定结果。挺像问路，谁离得近听谁的，简单粗暴但好使。 Java 下搞这个分类器，主要就是三块：文本预（像去停用词、提特征啥的）、距离函数（比如自己写个calculateCosineSimilarity()）、再加上K-nn 主逻辑。整体结构清晰，代码也好维护。 项目本身没花里胡哨的外壳，

8.6 列表视图 在这一点上，列表视图应该很少介绍，但我们仍然要讨论可以与它们一起使用的属性。下面是我们的 to_do 任务 列表视图 的一个例子: todo.task

Hadoop NN & RM 高可用集群配置实战 这份配置指南提供了搭建 Hadoop NameNode (NN) 和 ResourceManager (RM) 高可用集群的详细步骤。经过实践验证，确保配置准确无误，您只需根据实际环境修改 IP 地址即可直接使用。

感知器学习规则是：Wnew = Wold + e*p，其中e = t - a。更新权重和偏差，直至达到正确的输入目标。例如，对于AND门：P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20；[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);

当用户访问2NN的web端时，可能会遇到页面空白的情况。为了解决这一问题，可以通过调整配置来确保Secondarynamenode页面正确显示相关信息。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

K 均值的 K 值怎么选？这是多做聚类时经常头疼的问题。我最近看到一个思路还不错，结合了距离代价函数和数学优化模型，不仅逻辑清晰，代码实现也挺好上手。你可以理解为——把每个点到质心的距离加起来，看哪个 K 值最小，那个就是最佳 K。这种做法比起盲猜或者靠经验法则，靠谱多了。而且还有个挺实用的小技巧：K 值别设太大，经验公式是k ≤ √n，用起来也比较稳。

基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑 本项目提供MATLAB代码，用于编辑最近邻分类器 (1NN) 并进行实例选择。 主要功能： edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose)：应用贪婪禁忌搜索算法 (GTS) 为每个类提取一个原型。 edit_closest_to_centroid(Data,Labels)：选择最接近质心的实例。 train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~)：训练1NN分类器。 test_1nn(C,Data,Labels)：测试1NN分类器性能。 vorono

包含 K-Means 算法程序和所需数据集，解压缩后即可直接运行。请调整数据集文件路径以匹配本地位置。

这篇论文深入探讨了k-均值聚类算法，涵盖了其核心原理、算法步骤以及应用场景。此外，还分析了k-均值算法的优势和局限性，并讨论了如何优化算法性能，例如选择合适的k值和初始聚类中心点。