目的：利用kNN识别数字0-9材料：32*32的数字方阵（保存形式是文本文件）#-*-coding:utf-8-*-from numpy import *def img2vector(filename): #生成一个1*1024的array（zeros是numpy的函数，至于array与lis...
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2014-10-04 02:25:05
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This paper provides an overview and some conclusions from the HOUSING datasets disposed by the classical algorithms Kmeans and Hierarchical clustering. The total process of the project is divided into five parts including data preprocessing, selecting the ...
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2014-10-03 13:14:24
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http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似...
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2014-10-01 10:48:10
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2014-09-27 12:26:29
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一、算法概述该方法的思路是：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。KNN算法中， 所选择的邻居都是已经正确分类的对象（训练集）。该方法在定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。二、算法要点1、...
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2014-09-26 19:37:38
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转：http://blog.csdn.net/xlm289348/article/details/8876353KNN主要作用为对于未知类型的样本，来判断样本属于哪一类。判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。图片说明：图片说明：简单来说，K-NN可以看成：有...
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2014-09-25 20:42:27
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4995题目意思：在一个一维坐标轴上，给出位置 xi 和值 vi，对于 M 次询问，每次询问给出index Qi，求出离数组下标 Qi（从1开始） 最近的 K 个点，从新计算该下标所指示的value值，即等...
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2014-09-23 23:54:55
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题目：HDU4995Revenge of kNN(暴力）
题目大意:给你一维的N个点，每个点有X坐标，和V值，然后现在给你M个修改，接下来的M行每行给你一个Qi（前面的N个点的序号1--N）。要求每次取离X（Qi）最近的K个邻居，然后将X(Qi)的值改为（这K个邻居的值的平均值），最后输出这M次修改值的和。如果距离相同的话就取原先读入下标小的那个邻居。
解题思路:先将这N个点按...
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2014-09-13 20:10:25
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K近邻很简单。简而言之，对于未知类的样本，按照某种计算距离找出它在训练集中的k个最近邻，如果k个近邻中多数样本属于哪个类别，就将它判决为那一个类别。由于采用k投票机制，所以能够减小噪声的影响。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...
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2014-09-13 20:04:05
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常用的分类算法主要有决策树，贝叶斯，KNN，SVM，神经网络以及基于规则的分类算法。本文主要对各种分类算法的特性做一下总结。1. 决策树算法决策树算法是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概率分布。找到最佳决策树是NP完全问题，许多决策树算法都采取启发式的...
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2014-09-02 10:16:54
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