重复剪辑近邻法

基于重复剪辑近邻法的决策树性能优化

针对决策树算法易受样本噪声和混杂区域干扰的问题，可以利用重复剪辑近邻法进行优化。该方法能够有效识别并剔除训练样本集中符合特定条件的噪声数据，清除混杂区域中后验概率较小的类别样本，进而构建更符合贝叶斯分类准则的类别边界。通过筛选后的训练样本集构建决策树，能够在保证分类准确率的前提下，显著降低决策树的规模，增强其可理解性和应用价值，最终实现决策树性能的提升。

数据挖掘 6 2024-05-25

Matlab实现重复剪辑代码——提高分类准确率

当不同类别的样本在分布上有交迭部分时，分类的错误率主要来自于处于交迭区中的样本。如图所示，这些样本往往由于近邻法的限制，导致分类错误。具体来说，交界处的样本相互穿插，给分类算法带来困难。为了改善这一情况，可以通过对现有样本集进行剪辑，筛选出处于交界区域的样本，从而有效减少样本量，同时提高识别准确率。利用Matlab实现这一过程，可以优化分类效果，减少计算负担。

Matlab 7 2024-11-06

快速近邻法分类程序的Matlab实现

介绍了快速近邻法分类程序在Matlab中的实现方法。

Matlab 9 2024-08-29

改进K-近邻法的文本分类算法分析与优化

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

数据挖掘 7 2024-08-03

Matlab开发视频剪辑为子视频

此功能允许用户将输入的视频按需分割为多个子视频。用户可通过函数输入或GUI控制（使用imrect函数）定义每个片段的尺寸。这一功能可以看作是concatVideo2D的补充，特别适用于需要一次处理多个子视频的场景。与Matlab的imcrop函数结合使用，可以通过apply2VideoFrames.m函数实现类似的效果。

Matlab 10 2024-07-19

重复按钮演示

这是一个Matlab开发的演示程序，展示了如何创建一个重复按钮（ToggleButton）。该按钮的回调函数会持续执行，直到按钮再次被按下为止。

Matlab 14 2024-05-21

数据科学WiFi定位系统的k近邻与加权k近邻位置预测

案例包括R语言程序调试、开发文本数据处理与挖掘的函数、各种可视化图集（具体可参考博客中展示的一部分），k近邻与加权k近邻，以及最终的模型预测。数据量为140多万记录，针对不同的预测变量进行了汇总。自己编写了针对k近邻与加权k近邻的十折交叉验证程序，并进行了可视化展示。整个项目过程全程没有使用R语言中现有的包，所有代码都是独立编写的。对于想要提升R编程能力的同学，这个项目将是一个绝佳的选择。谢谢大家支持！

数据挖掘 9 2024-10-27

快速近邻传播聚类算法

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

算法与数据结构 8 2024-04-30

K近邻分类算法实现代码

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。该算法基于实例学习，通过找出训练集中与新样本最接近的K个样本，利用它们的类别进行预测。详细介绍了KNN算法的实现步骤：数据预处理，距离计算，最近邻选择，类别决策以及评估与优化。此外，提供了K-近邻法分类代码的下载链接，可以帮助读者理解并实现该算法。

数据挖掘 5 2024-09-23

消除重复数据记录

从姓名、性别和年龄的表中，只显示具有唯一姓名的数据记录。

MySQL 11 2024-05-30