MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集） MATLAB数据分析与挖掘实战案例（15个案例，均包含完整源码及相应数据集）

KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

数据的挖掘与知识发现

袁博-数据挖掘理论与算法

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包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

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