快速近邻法

快速近邻法分类程序的Matlab实现

介绍了快速近邻法分类程序在Matlab中的实现方法。

Matlab 12 2024-08-29

快速近邻传播聚类算法

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

算法与数据结构 14 2024-04-30

基于重复剪辑近邻法的决策树性能优化

针对决策树算法易受样本噪声和混杂区域干扰的问题，可以利用重复剪辑近邻法进行优化。该方法能够有效识别并剔除训练样本集中符合特定条件的噪声数据，清除混杂区域中后验概率较小的类别样本，进而构建更符合贝叶斯分类准则的类别边界。通过筛选后的训练样本集构建决策树，能够在保证分类准确率的前提下，显著降低决策树的规模，增强其可理解性和应用价值，最终实现决策树性能的提升。

数据挖掘 10 2024-05-25

改进K-近邻法的文本分类算法分析与优化

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

数据挖掘 9 2024-08-03

快速点云法向量计算

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

算法与数据结构 15 2024-05-20

基于增强型快速自举法的ICA统计推断

此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息：S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包，请引用上述论文。

Matlab 22 2024-05-29

数据科学WiFi定位系统的k近邻与加权k近邻位置预测

案例包括R语言程序调试、开发文本数据处理与挖掘的函数、各种可视化图集（具体可参考博客中展示的一部分），k近邻与加权k近邻，以及最终的模型预测。数据量为140多万记录，针对不同的预测变量进行了汇总。自己编写了针对k近邻与加权k近邻的十折交叉验证程序，并进行了可视化展示。整个项目过程全程没有使用R语言中现有的包，所有代码都是独立编写的。对于想要提升R编程能力的同学，这个项目将是一个绝佳的选择。谢谢大家支持！

数据挖掘 12 2024-10-27

基于最近邻规则的聚类算法实验

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

Matlab 17 2024-08-23

探究Matlab语言中的K近邻算法

K近邻算法, 简称KNN, 是一种常用的机器学习算法, 在Matlab语言中有着广泛的应用. KNN算法尤其适用于解决分类问题, 通过分析与目标数据点最接近的K个邻居的类别, 来预测目标数据点的类别.

算法与数据结构 16 2024-05-20

正弦光栅相位测量法：快速、精准的三维测量技术

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

算法与数据结构 11 2024-04-29