KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法 机器学习笔记--KNN算法1 前言 Hello ,everyone. 我是小花。大四毕业，留在学校有点事情，就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法，为什么叫狐朋狗友算法呢，在这里我先卖个关子，且听 ...

在学习KNN之前中，我们需要带着几个问题去学习，当你把这些问题都解决了，KNN你已经掌握的差不多了。 1，问题描述： 　　1，KNN的原理是什么？ 　　2，KNN算法的时间复杂度，和空间复 ...

最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值。也称作零阶插值，就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值。 造成的空间偏移误差为像素单位，计算简单，但不够精确。但当图像中的像素灰度级有细微变化时，该方法会在图像中产生人工的痕迹。 http ...

最近在开发一套自己的单细胞分析方法，所以copy paste事业有所停顿。 实例： R eNetIt v0.1-1 data(ralu.site) # Saturated spatial graph sat.graph <- knn.graph ...

【学习自CS231n课程】 转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8735908.html 图像分类： 　　一张图像的表示：长度、宽度、 ...

The nearest neighbor graph (NNG)近邻图 is a directed graph defined for a set of points in a metric space, such as the Euclidean distance ...

目的：用于缺失数据处理 定义：在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。（而拟合只求函数图像神似而不求穿过已知点） 　　　输入的是一堆点，也就是一堆x和一堆y，想要得到一个函数，能完美通过这一堆x和这一堆y 分类：分段插值、多项式插值、三角插值 若f ...

最近邻插值原理： 使用最近邻插值：　　源图片(simg)=目标图片(dimg)*缩放系数(k),　　缩放系数k = 源图片尺寸/目标图片由上，对图片分x、y轴 ：sx = dx*k sy = dy *k 思路：初始化目标size的图片，然后根据位置计算目标图片对应于原图片的位置索引，索引 ...