k-近邻处理手写识别系统相关文档
k-近邻算法处理手写识别系统相关文档，参考：
k-近邻算法
当前话题为您枚举了最新的k-近邻算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
k-平均聚类算法，采用c语言编写
这是一个采用c语言编写的k平均聚类算法，里面是源代码，可以运行
K最近邻算法（KNN）分类与回归应用
K 最近邻算法（KNN）是一种直观且有效的机器学习算法，尤其适用于分类和回归问题。简单来说，它通过计算输入数据点与训练数据点之间的距离，根据最邻近的 K 个点来做出预测。最常见的应用场景包括图像识别、推荐系统等。你只需选择 K 值，计算距离，并找到 K 个最近邻，再做分类或者回归预测。算法本身蛮简单
Windows平台下基于VS2017实现的K近邻算法
程序在Windows平台下用VS2017编写并经过测试验证。根据KNN算法原理，接受用户输入坐标，在指定路径读取文件，计算最接近的k个距离并确定文件标签。如需详细应用说明，请联系QQ765715928或查看b站视频av46945656。
Matlab：K-means聚类算法
Matlab实现K-means聚类算法。
k-means算法简介及其应用
k-means是一种聚类分析算法，它将数据集分成k个不同的组或类别。该算法的主要思想是使组内点的方差最小化，同时使组间点的方差最大化。由于k-means算法简单易用，因此在许多领域都有广泛的应用，例如图像处理、自然语言处理和生物信息学等。除此之外，k-means算法也可以用于预测和分类。
Java Yen算法K最短路实现
Java 写的 Yen 算法代码，蛮适合拿来练手。图的最短路径算法你早就听说过 Dijkstra，但要找多条路径呢？用 Yen 就对了。项目结构清晰，src里有完整实现，test也带了样例，跑起来比较方便。K 最短路其实是对Dijkstra 算法的扩展。先找一条最短的，再一点点“挖”出第二、第三……
基于MFC的K-Means算法实现
这份代码使用MFC编写，并实现了利用数据挖掘方法的K-Means聚类算法。
C# K-Means 聚类算法实战
C# K-Means 聚类算法实战
本项目提供完整的 C# K-Means 聚类算法实现，包含代码及详细注释，经过调试可直接运行。代码结构清晰，方便学习和修改。
主要功能：
读取数据
初始化聚类中心
执行迭代聚类过程
计算聚类结果
项目结构：
KMeans.cs：包含 K-Means 算法核心
K均值算法的C语言实现
C语言实现了K均值算法，包含两个文件，一个是纯C++语言版本的，可直接运行，另一个是C和Matlab混合版本，通过图形化显示运行结果，能够以不同颜色标识不同的聚类。该版本使用了Matlab引擎，代码已经编写完成，用户只需在集成开发环境如Visual Studio中配置一些引用Matlab的环境，具体