可以通过给定的正因子缩放给定的图像。 复制nearest_neighbor_zoom.m 文件和应该放大到您的工作目录的图像文件。 如果图像文件的名称是 image.jpg 并且需要的缩放系数是 2.23， 在命令窗口上运行以下命令。 Nearest_neighbor_zoom('image.jpg',2.23);
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2022-05-27 17:30:48
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，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：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
2022-05-26 09:11:31
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基于K近邻分类算法的情感识别matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-25 09:09:15
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为了验证股票的价格运动与过去应该是相似的这一假设，运用K近邻算法，将价格运动简单划分为涨跌两类进行预测，进行假设验证。使用滑窗方法比较现在的价格运动与何时的历史价格更为相似，将多个K近邻模型组合成集成模型，实现模型的泛化和策略收益的调整。使用中证500指数的历史价格数据进行预测实证，2017年～2018年9月的预测结果显示单个K近邻模型策略获得76.72%的收益，现在的价格运动与遥远的过去更为相似，集成模型能更好地控制风险。该模型利用K近邻模型的含义验证了股票价格运动具有相似性，可以作为证券交易的择时策略。
2022-05-23 23:22:51
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低秩表示，加速近邻梯度法function [A_hat,E_hat,numIter,ca,e] = proximal_gradient_rpca(D, lambda,...
maxIter, tol, lineSearchFlag, ...
continuationFlag, eta, mu, outputFileName )
2022-05-19 11:10:46
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MapReduce-KNN
Hadoop MapReduce的K最近邻居实现
这是一个旨在与MapReduce框架一起使用的Java程序。 在此示例中，将K最近邻分类方法（有监督的机器学习）应用于有关汽车类型和购买者特征的一些样本数据，以便用可能的汽车模型对购买者进行分类。
用法：
hadoop jar KnnPattern.jar KnnPattern /home/mhi/knn/CarOwners.csv / home / mhi / knn / res /home/mhi/knn/KnnParams.txt
KnnPattern.jar –包含源代码的jar文件。
KnnPattern –程序中的顶级类，包含Mapper和Reducer类以及main（）方法。
第一个参数：/home/mhi/knn/CarOwners.csv –数据输入文件在HDFS中的位置。
第二个
2022-05-16 15:32:28
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