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基于加权KNN的MATLAB语言分类代码

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简介：
本项目为使用MATLAB编写的基于加权K近邻算法的数据分类程序。通过改进传统KNN方法，提高了分类准确率和效率，适用于多种数据集处理与分析任务。 优化knn代码matlab 项目2：COMP551-语言分类 作者：AMARKUMAR[amar.kumar@mail.mcgill.ca] LITAFAN[lita.fan@mail.mcgill.ca] DEKLANCHUNG[deklan.chung@mail.mcgill.ca] 文件说明： ***naivebayes.py [语言：python]- 使用朴素贝叶斯算法生成预测。 ---> 输入文件： 1）输入文件必须是一个名为“train_set_x_features.csv”的文件，其中所有列都是从训练数据中提取的特征。可以通过将LanguageClassification.py中的savefile变量设置来创建此文件。 项目描述没有提及任何联系方式或网址信息，在重写时保持了原文内容的一致性。

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  • 基于加权KNN的MATLAB语言分类代码
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    本项目为使用MATLAB编写的基于加权K近邻算法的数据分类程序。通过改进传统KNN方法，提高了分类准确率和效率，适用于多种数据集处理与分析任务。 优化knn代码matlab 项目2：COMP551-语言分类 作者：AMARKUMAR[amar.kumar@mail.mcgill.ca] LITAFAN[lita.fan@mail.mcgill.ca] DEKLANCHUNG[deklan.chung@mail.mcgill.ca] 文件说明： ***naivebayes.py [语言：python]- 使用朴素贝叶斯算法生成预测。 ---> 输入文件： 1）输入文件必须是一个名为“train_set_x_features.csv”的文件，其中所有列都是从训练数据中提取的特征。可以通过将LanguageClassification.py中的savefile变量设置来创建此文件。 项目描述没有提及任何联系方式或网址信息，在重写时保持了原文内容的一致性。
     
  • 基于加权KNN的MATLAB脑瘤分类代码：brain_tumor_classification
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现的基于加权K近邻算法（K-Nearest Neighbors）的脑瘤分类方法，旨在提高对医学影像数据中脑瘤识别的准确性。通过引入权重机制优化相似性度量，提升了模型在处理不平衡样本分布时的表现，适用于科研和临床辅助诊断场景。 在本项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对T1加权MR图像中的三种不同类型的脑肿瘤进行分类：胶质瘤、脑膜瘤和垂体肿瘤。为了提升模型的性能，我们在训练过程中采用了数据增强技术，并利用仿射变换及像素级变化来处理医学影像。 在构建我们的CNN时，我们从DenseNet121网络中转移了预训练于ImageNet数据库上的权重以初始化CNN参数。此外，在完成深度学习阶段后，我们还使用支持向量机（SVM）、K近邻算法(KNN)和贝叶斯分类法对CNN的第一个全连接层提取的特征进行进一步分析。 相关Matlab代码文件已存放在名为Matlab_codes的文件夹内。由于GitHub平台对于单个上传文件大小有限制，我们无法直接提供预训练权重文件；若您需要该部分资源，请自行下载并安装使用。若本项目对您的研究工作有所助益，请引用以下文献：Gurkahraman,K.,&Karakis,R.(2021)《利用数据增强技术进行深度学习的脑肿瘤分类》，发表于嘎子大学工程与建筑学院学报，第36卷(2):997-1011页。
     
  • 基于Matlab的KNN分类实现
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    本项目使用Matlab语言实现了经典的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法用于数据分类问题。通过优化参数选择，展示了KNN算法在模式识别中的应用效果和灵活性。 KNN分类的Matlab实现涉及使用最近邻算法来进行数据分类。这种方法基于这样的假设：相似的数据点倾向于属于同一类别。在Matlab环境中实现KNN通常包括准备训练数据集，选择合适的K值（即考虑最接近的目标样本数量），并计算测试样本与所有训练样本之间的距离以确定其所属的类别。整个过程需要对算法有深入的理解，并且熟练掌握Matlab编程技巧来优化代码性能和准确性。
     
  • KNN分类器的完整Matlab代码
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    本资源提供了一个详细的K-近邻(KNN)算法实现的MATLAB代码。该代码可用于多种数据集上的分类任务，并包含必要的预处理步骤及性能评估方法，适合作为机器学习初学者的学习材料和参考工具。 可以使用KNN分类器来进行图片分类，并提供完整的MATLAB代码。
     
  • Alpha图像抠图的加权KNN MATLAB代码：源自 http://alphamatting.com/
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    这段MATLAB代码实现了基于加权K-Nearest Neighbors算法的Alpha图像抠图技术，源地址为http://alphamatting.com/，适用于图像处理和计算机视觉领域。 我们将很快更新网站以提供更多源代码的链接。请注意，由于版权问题，我们无法提供“EasyMatting”、“RobustMatting”和“BayesianMatting”的代码。“[1]、[2]、[6]、[7] 和 [10]”的相关源码可以从作者的官方网站获取。 对于上述参考文献： - “[1]：直接下载链接” - “[2]：从项目网站下载” - “[6]：从Matlab Central下载” - “[7]：从项目网站下载” - “[10]：从GitHub下载” （注意，此处仅提供描述性信息而非具体网址）
     
  • 基于MATLAB的WFRFT加权分数傅里叶变换代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的WFRFT（加权分数傅里叶变换）算法代码。该工具箱旨在为信号处理和光学领域的研究人员及工程师们，提供高效、灵活的分数傅里叶变换计算方法，适用于各种复杂场景下的分析与应用。 WFRFT加权分数傅里叶变换的MATLAB实现
     
  • 基于MATLAB实现的KNN多分类算法.rar
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    本资源提供了一种利用MATLAB语言编写的K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)多分类算法程序。该文件详细介绍了如何通过KNN方法进行多类别数据分类，并附有实际操作案例和代码实现，适合对机器学习与模式识别感兴趣的用户研究使用。 对四组不同的信号分别采集20组数据，总共80组。经过特征提取（每个信号有8个特征），得到一个80x8的矩阵。将这80组数据划分为训练集和测试集：64组作为训练数据，16组作为测试数据，并且四类信号在训练集和测试集中数量比例相同。接着对整个数据集进行归一化处理，然后分别用作KNN算法的输入。源程序利用经过整体归一化的训练集和测试集来分类测试数据，并计算得出分类准确率。
     
  • Matlab中基于KNN算法的分类器实现
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    本简介探讨了在MATLAB环境下利用K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法构建高效分类模型的方法与步骤，涵盖了数据预处理、模型训练及性能评估等关键环节。 基于KNN算法的分类器在MATLAB中的实现方法介绍，包括简单的操作步骤以及如何生成图表，并可根据个人需求调整代码。
     
  • 基于MATLAB的KNN算法实现多元分类
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    本研究利用MATLAB平台实现了K-近邻(KNN)算法，并应用于多元分类问题。通过实验分析展示了该算法的有效性和灵活性。 基于MATLAB的KNN算法实现多分类涉及使用该软件进行机器学习任务中的模式识别与分类工作。此方法适用于处理多个类别的数据集，并通过计算待分类样本与其训练集中各点的距离来决定其所属类别，是数据分析和科学计算领域中常用的一种简单有效的方法。
     
  • KNN分类的MatLAB源码（含论文）
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    本资源包含K-近邻(KNN)算法在MATLAB中的实现代码及相应的研究论文。通过详细的注释和示例数据，帮助用户理解和应用该经典机器学习方法。 KNN分类MatLAB源代码及介绍 MatlAB源代码+论文