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KNN分类wine数据集
KNN分类wine数据集
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分类算法
最近邻分类算法
机器学习
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KNN包含马氏距离和欧式距离
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KNN.zip_knn 数据集
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5星 · 资源好评率100%
KNN算法的实现,并提供了测试数据集,在数据挖掘方面有需要的同学可以下载去看看。
wine数据集
浏览:66
5星 · 资源好评率100%
该数据集共3个类别,178个样本,每个样本13个特征,还不够50字节的吗?
ML模型:使用葡萄酒质量数据集进行KNN分类
浏览:174
ML模型 使用葡萄酒质量数据集的KNN分类模型
wine(葡萄酒)数据集
浏览:16
压缩文件包含有winequality-red、winequality-white数据集
kNN在winedata上的应用
浏览:64
k-Nearest Neighbors algorithm (or k-NN for short) is a non-parametric method used for classification and regression. In both cases, the input consists of the k closest training examples in the feature
葡萄酒wine数据集的分类算法大全
浏览:187
5星 · 资源好评率100%
对UCI上的数据集wine利用机器学习的常见分类算法进行分类处理,包含KNN,朴素贝叶斯算法,决策树算法等等。可直接使用,无需更改。
KNN 分类算法
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KNN分类算法,当K=1时,计算最相似的一个点。 输入需为csv文件
机器学习KNN分类,葡萄酒分类
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机器学习KNN分类,葡萄酒分类
数据挖掘wine数据集分类实验报告及代码
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5星 · 资源好评率100%
使用逻辑回归和贝叶斯算法对wine数据集进行分类。包含wine数据集,源代码,实验报告及控制台可执行程序。
MATLAB源码集锦-基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码
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5星 · 资源好评率100%
MATLAB源码集锦-基于SVM神经网络的葡萄酒种类识别代码
利用KNN对数据进行分类
浏览:27
本代码可以实现matlab中KNN对数据的分类,以iris经典数据集为例,分类准确率较高。
KNN实现水果分类的数据集
浏览:126
5星 · 资源好评率100%
KNN实现水果分类的数据集KNN实现水果分类的数据集,KNN实现水果分类的数据集,KNN实现水果分类的数据集
KNN文本分类与回归数据集
浏览:155
使用KNN最近邻算法对文本的情感进行分类和回归预测的数据集
KNN算法对MNIST数据集分类
浏览:56
代码使用matlab编写,压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。 KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间,正确率可达95%,有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
KNN算法matlab,wine分类
浏览:43
利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类,并对分类结果进行了识别率的计算。
KNN数据集-数据集
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KNN数据集,海伦约会
Wine红酒数据集分类
浏览:127
模式识别高分课设,使用Matlab搭建神经网络和KNN分类,实现对Wine红酒数据集的分类,并且进行参数对比分析,还包含对比效果图和代码流程图,可直接用在报告中。
红酒数据集
浏览:145
4星 · 用户满意度95%
这个数据集有1599个样本,11个红酒的理化性质,以及红酒的品质(评分从0到10)。
机器学习数据预处理葡萄酒数据集wine_data
浏览:68
4星 · 用户满意度95%
机器学习数据预处理葡萄酒数据集wine_data.csv,标准化,归一化
MATLAB数据集 wine 分类识别.xls
浏览:27
5星 · 资源好评率100%
用于分类识别、MATLAB实验教学、机器学习、计算机视觉等。
KNN实验报告及项目
浏览:133
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K最近邻(k-NearestNeighbor,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。
python实现knn算法分类(可视化)
浏览:2
5星 · 资源好评率100%
利用sklearn生成样本数据,使用knn算法进行分类,实现可视化,使用python算法
python可视化实现KNN算法
浏览:95
主要为大家详细介绍了python可视化实现KNN算法,通过绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
KNN算法的MATLAB实现
浏览:183
邻近算法,或者说K最近邻(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 。
大数据下的快速KNN分类算法
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针对K最近邻算法测试复杂度至少为线性,导致其在大数据样本情况下的效率很低的问题,提出了一种应用于大数据下的快速KNN分类算法。该算法创新性地在K最近邻算法中引入训练过程,即通过线性复杂度聚类方法对大数据样本进行分块,然后在测试过程中找出与待测样本距离最近的块,并将其作为新的训练样本进行K最近邻分类。这样的过程大幅度地减少了K最近邻算法的测试开销,使其能在大数据集中得以应用。实验表明,该算法在与经典
python KNN算法实现鸢尾花数据集分类
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主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
KNN进行鸢尾花数据分类
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KNN实现鸢尾花数据分类与可视化,资料完整,代码下载即可运行,并附有运行结果和详细注释。
KNNdaafadfsdfs.py(KNN 实现mnist 数据集分类)
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KNN 实现mnist 数据集分类
knn.rar_KNN 分类_k-nn_均值聚类_数据点分类_聚类KNN
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knn 方法为k均值聚类用于数据点的分类
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KNN分类任务.zip
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KNN分类任务
KNN分类任务
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