K最邻近算法C++实现

MATLAB代码实现KNN、层次聚类、C均值与最邻近算法

在本项目中，KNN、层次聚类、C均值和最邻近算法的基本实现均基于算法原理进行编写。使用自选的数据集，对每种算法的准确率进行了测试与分析。以下是每个算法的简要代码及结果展示。

Matlab 0 2024-11-03

k最邻近分类器的执行knnclassify详细解析

k最邻近分类器（knnclassify）是一种常用的机器学习算法，用于分类问题。它通过计算待分类样本与训练集中样本的距离，并选择距离最近的k个样本作为其最邻近样本，基于这些邻近样本的标签来对待分类样本进行分类。这种方法简单直观，适用于各种数据类型和领域。

算法与数据结构 2 2024-08-03

C++实现《算法导论》

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

算法与数据结构 1 2024-05-19

C++ Apriori 算法实现

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。

数据挖掘 2 2024-05-21

candidate_elimination算法C++实现

数据挖掘入门程序中candidate_elimination算法使用C++语言实现。

数据挖掘 4 2024-04-30

Apriori算法C++实现的详细指南

Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，在C++中的实现具有重要意义。将详细介绍如何在C++环境下实现Apriori算法，包括算法的基本原理、关联规则的生成过程以及优化策略。读者将通过了解如何利用C++语言强大的性能优势来实现高效的关联规则挖掘。

数据挖掘 0 2024-08-30

C++实现Apriori数据挖掘算法详解

Apriori数据挖掘算法是一种经典的关联规则学习方法，专用于发现大数据集中的频繁项集和强规则。在商业智能、市场分析和医学诊断等领域有广泛应用。C++作为高效的编程语言，提供了优秀的内存管理和丰富的库支持，是实现这一算法的理想选择。深入探讨了Apriori算法的核心原理及其在C++中的实现方式。

算法与数据结构 0 2024-09-13

MATLAB和C/C++中的目标跟踪算法实现

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

Matlab 2 2024-07-31

机器学习与梯度下降算法 C++ 实现

运用 C++ 实现梯度下降算法，为机器学习项目提供解决方案。

数据挖掘 3 2024-04-30