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最近邻域分类算法入手，对该算法迕行了分析不研究。查找资料，剖析了kNN分类算法中的关键问题，并指出了该算法存在的问题以及解决斱法，并对算法未来的发展迕行了展望。（注：大部分内容来自亍网上资关键词：分类算法；k最近邻域...
通过K最近邻算法算法步骤，得到K最近邻算法的基本流程如图5-1所示。图5-1KNN算法流程图3.2数据来源数据集DataTestSet中的数据，该数据共有1000条记录，共由特征1、特征2、特征3、标签四个属性组成。具体属性如下表3.1所示。
统计模式识别方法有很多种，比如KNN(kNN，k-NearestNeighbor)K最近邻算法；BP（BackPropagation...邮箱752018766#qq。com鄂ICP备07010156号-10|本毕业论文网站所列资料来源于网络，均属于原创者所有，初衷是为大家在参考和学习交流之用，请勿...
根据目前K-最近邻算法在不均衡数据集上分类误判问题的研究现状及算法的改进方法,提出了一种添加调和因子的改进加权KNN算法的方法,其作用可以衰减在不均衡样本集分类过程中少数类的权重值,使分类结果不会过度偏向于少数类,从而降低分类结果的过拟合
本篇论文共61页，点击这进入下载页面。.更多论文.最近邻分类的若干改进算法研究.数据挖掘在连锁餐饮业中的研究和应.基于TMSDM643的视频监控系统设计与.基于IPv6的交换机地址管理设计与实.数据挖掘在新产品开发中的应用研究.一种综合信息系统安全...
距离度量学习是模式识别与机器学习领域的重要研究内容，本文的主要内容就是面向最近邻分类器（kNN），研究利用训练数据学习最佳距离的模型和算法。这其中主要包括三种距离度量学习算法：弱监督距离度量学习，近邻成分分析（NCA）以及大间隔距离度量学习。
本论文研究最近邻方法在缺失值填充与分类中应用的新技术和算法。首先,从缺失值填充和数据分类的应用角度对k最近邻算法进行研究,详细地阐述了k最近邻算法的基本原理...朱曼龙-广西师范大学被...
前言K最近邻(k-Nearestneighbor,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....1.1。2国内外研究现状本论文主要研究的是数据...
K最近邻算法理论与应用综述_电子/电路_工程科技_专业资料。ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2017,53(21)1?热点与综述?K最近邻算...
KNN的算法原理:欧几里得原理其实就是数据之间的绝对距离计算公式,距离近的话就会被划分为一个类别。k值是可变的,表示投票权重,就是概率问题,算法根据概率做选择。KNN算法优...
内容提示:论文精选基于k最近邻划分的聚类算法研究刘大有1一,刘杰1一,金弟1一1.吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012;2.吉林大学符号计算与知识工程...
本文是将聚类算法和K近邻算法相结合,利用聚类算法,先求出训练样本集合中每一类的样本类别中心,再求出训练集中每个训练样本离样本类别中心的距离大小,将每个距离平方的倒数作...
13、国内外研究现状21.2研究内容和目的31.2.1研究内容31.2。2研究目的42K近邻分类算法62。1分类算法62.1。1数据分类62。1.2分类方法72。2基于实例的学...