说明：模式识别中的k近邻算法，用matlab编写，希望对大家有所帮助

K. K近邻算法 knniris K近邻-结果-matl 识别k近邻

说明：knn（k-近邻）用于模式识别，实验所需数据已给出，适用于初学者加深对knn算法的理解。

K. KNN-识别 knn-matlab matlab-knn k近邻

说明：用ｋ近邻法实现图像识别，程序比简单，需要训练集

k-nearest-neighbor 训练集 图像识别 K. 近邻法

说明：模式识别作业——用平均样本法，平均距离法，最近邻法和K近邻法进行分类

最近邻分类 k-最近邻 分类识别 最近邻距离 K.

说明：在模式识别中，k-近邻邻居算法 （或简称 K-NN） 是一种用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下，输入包括 k 最近训练样本在特征空间中。输出取决于 k-近邻用于分类或回归。

matlab 算法 近邻 邻居

说明：利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理，与训练数据集做K近邻匹配；使用5折的循环匹配；并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。

matlab 算法 近邻

说明：自己的模式识别的作业，matlab实现k近邻算法。

k近邻matlab实现 knn K近邻算法 K. Nearest-neighbour

说明：K近邻分类器，用于模式识别等领域，该程序短小精悍，适合与ANN和SVM进行比较研究，本人多篇论文用到，效果较好。

SVM和KNN svm分类器 svm-knn SVM论文 K.

说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。

粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO

说明：模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。

剪辑近邻法 特征选择 PR_code是什么 K. 特征选择-matlab