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本文阐述了一个基于K-Nearest Neighbor(KNN)算法的中文网页自动分类系统的体系结构、具体设计和实现过程。系统分成三个模块：中文网页的下载与过滤（王勋完成）；KNN算法的训练与分类（黄健完成）；算法评估以及分词系统的整合（吴亮完成）。
本人主要是实现算法的评估以及分词系统的整合：分词系统的整合利用爱博汉语分词系统(服务器版本—共享版)，将下载下来的中文网页过滤后所得到的txt文件内容进行分词，以便提供给KNN算法进行训练和分类；算法的评估是将KNN算法后所得到的结果进行分析，
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三种解决TSP问题的近似算法的实现：最短链路法、最近插入法和最近邻居法-Approximation algorithm for the realization of three to solve the TSP: the shortest link, nearest insertion method and nearest neighbor
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KNN(K最近邻)分类算法以及K-means(K均值)聚类算法是应用广泛的两种算法。本代码是在VS2010环境下，用 C++语言在基于KNN及K-means算法下，实现了对Iris数据集的分类与聚类。-KNN (K nearest neighbor) classification algorithm, as well as K-means (K mean) clustering algorithm is widely used two algorithms. The code VS2010 en
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k nearest neighbor algorithm in matlab
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FKNN Fuzzy k-nearest neighbor classification algorithm.
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加权插值算法，包括加权最近邻插值，加权双线性插值，加权双三次插值，直接运行demo.m就可以。-Weighted interpolation algorithm, including weighted nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, weighted weighted double three interpolation, directly run the demo. M.
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使用k-近邻算法改进约会网站的配对算法和使用k-近邻算法的手写数字识别系统-Use k- nearest neighbor matching algorithm to improve the dating sites and use of k- nearest neighbor handwritten numeral recognition system
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用C++实现最近邻近点对，利用算法导论的知识实现最近邻近点对问题(Using C++ to implement nearest neighbor pairs, we use the knowledge of algorithm introduction to realize nearest neighbor point pairs.)
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