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K_近邻算法

  • 基于LBP的人脸识别

    在开源的yale人脸数据库中,实现的人脸识别,整个程序通过LBP(局部二值化模式)提取人脸的局部特征,用K_近邻算法实现对人脸特征向量的分类。整个系统的识别率达到90%左右,效果很好。

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  • K_近邻算法的Matlab代码

    K_近邻算法的Matlab源代码,提供测试数据。适合于多分类问题,二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris,测试结果显示该算法的分类正确率极高,能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。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。

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