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空气中有许多细小颗粒形成的参与介质如云雾、烟尘、冰雪,光子映射能较好地模拟参与介质,对参与介质的光辐射强度估算是参与介质算法的一个关键技术,传统使用简单、有效的k近邻（kNN）算法,但kNN具有计算复杂度高,内存需求量的缺点,新算法针对kNN的缺点,改进kNN搜索光子
1.1。2国内外研究现状本论文主要研究的是数据挖掘分类算法中的K近邻算法.国内外学者针对此算法做了许多研究工作。例如文献[3]研究了计算复杂性的优化和分析...
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#将数据读入划分成x为特征,y为label标签类型content=pd.read_excel(r'D:\ProgramFiles\untitle...
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其次,在对K近邻分类算法深入分析的基础上,考虑了各类文本集数量分布不均对分类结果的影响,针对该方法在计算文本相似度时存在的不足,提出了改进的方案。新的方案引入了中心向...
本文简单介绍最近邻算法的基本思想以及具体python实现,并且分析了其优缺点及适用范围,适合初学者理解与动手实践。040知识神经元网络·K近邻法·错误率·算法·最...
1.3论文的主要研究内容本文介绍了和中文文本分类有关的一些理论,并介绍了几种比较常见的分类方法,通过对K近邻分类算法的深入研究,分析其优缺点,提出了一种改...