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此算法代码是基于粗糙集的图像分类算法，在BOV模型的基础上通过粗糙集属性约简，最后通过KNN分类算法进行分类。
本程序实现的是通过KNN方法，实现iris数据的分类，是学习KNN算法的很好的例子。
matlab练习程序（KNN，K最邻近分类法） K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是： 请点击左侧文件开始
问题： 设计一个采用欧式距离的的knn分类器 应用5-fold进行交叉验证，寻找出最好的k值（从准确度考虑） 使用PCA进行降维操作，将维数降至6维，这样应
1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。 2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的
通过knn算法，实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真，程序带有完整的注释，并且可以直接运行，最后的显示结果是定位结果比较，即待定位点的准确坐标与定位结果的比较，显示在同一
用MATLAB编写的KNN分类器。任意维度的训练数据和class label训练分类器，选择k作为选取的近邻节点数。计算每一个test data point与训练数据点的距离，选取
一种图像分割算法，采用KNN方法，在matlab中实现。
KNN近邻法用于分类。在许多方面都有着广泛的应用前景,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
各类分类器包括KNN、SVM等在模式识别故障诊断中得到广泛应用
基于matlab的最近邻算法算法，KNN算法；含有两个文件（即函数），代码精短干练，适合初学者了解这一经典简单高效算法；需准备训练和测试数据，主要用于分类，可和其他分类算法做相应比