伪近邻算法

Matlab开发-Minimumembeddingdimension。采用伪近邻方法来计算数据集中的最小嵌入维数。

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。

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。

介绍了利用Matlab编写的伪距定位算法，包括Rinex导航文件和观测文件的新读取方法。该算法独立于常规定位程序，同时进行地球自转、卫星钟误差、接收机钟误差、地球自转、相对效应、电离层和对流层等多种改正。此外，还对定位结果进行了简单的卡尔曼滤波处理。

K近邻算法, 简称KNN, 是一种常用的机器学习算法, 在Matlab语言中有着广泛的应用. KNN算法尤其适用于解决分类问题, 通过分析与目标数据点最接近的K个邻居的类别, 来预测目标数据点的类别.

最近邻规则聚类算法的实验要求是编写一个使用欧式距离度量的聚类算法，可以设置阈值。通过在二维特征空间中验证，使用10个样本数据（如：x1 = (0,0)，x2 = (3,8)，x3 = (2,2)，等）。这些实验探索最近邻规则在聚类过程中的应用。

大数据K-近邻(K-NN)计算复杂度高，为解决此问题，提出一种基于HBase和SimHash的大数据K-近邻分类算法。该算法利用SimHash算法将大数据集映射到Hamming空间，得到哈希签名值集合。然后，将样例的行键与值的二元对存储到HBase数据库中，行键为样例的哈希签名值，值为样例的类别。对于测试样例，以其哈希签名值作为行键，从HBase数据库中获取所有样例的值，通过对这些值进行多数投票，得到测试样例的类别。与基于MapReduce的K-NN和基于Spark的K-NN相比，该算法在运行时间和测试精度方面均有优势。实验结果表明，在保持分类能力的前提下，该算法的运行时间远低于其他两种方法。

4.10 MATLAB智能算法引入了新的伪数据类型，除了原有的C类型外，还新增了三种：VARCHAR[n]、SQL_CURSOR和SQL_CONTEXT。4.11 在预编译源程序中，C/C++语句的注释遵循了C/C++语法规则，可采用两种格式：C语言的/ /格式和ANSI格式(-- )。在嵌入式语句中，只能使用C语言格式的注释和ANSI格式。4.12 对于换行，ProC中嵌入的SQL语句可以使用“\”进行换行，提高程序的可读性。4.13 讨论了Oracle中显式和隐式游标的使用，显式游标用于处理SELECT语句返回的多条记录，每个DELETE、UPDATE、INSERT等SQL命令都隐式声明了游标。游标在Oracle和ProC中用作存放查询结果的工作区域。

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。

在机器学习中，K近邻算法被广泛应用于葡萄酒分类任务。该算法通过比较葡萄酒样本的特征，将其归类到不同的品种中。K近邻算法的研究和应用为葡萄酒分类提供了一种高效且可靠的解决方案。