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论文研究-用于大数据分类的KNN算法研究.pdf07-22针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又...
论文研究-用于大数据分类的KNN算法研究.pdf07-22针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又大大降低了无效的计算量...
大数据下空间数据索引和kNN查询技术的研究.董亭亭.【摘要】：随着移动互联网和物联网技术的广泛应用,空间位置信息数据量迅速增长。.而大规模的数据使得传统的空间数据索引和查询方法面临着新的挑战。.例如,由于数据量的增长使得传统的内存式索引...
基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M200976001学校代码1密级基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现学位申请人ThesisSubmittedPartialFulfillmentEngineeringDesignTextClassificationSystem…
申请上海交通大学硕士学位论文基于改进KNN的文本分类算法的设计与实现1080369027工学硕士生：杜尔斌研究方向：文本分类上海交通大学信息安全工程学院2010年12DissertationSubmittedShanghaiJiaoTongUniversityMasterDESIGN...
原理.kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。.具体讲，存在训练样本集，每个样本都包含数据特征和所属分类值。.输入新的数据，将该数据和训练样本集汇中每一个样本比较，找到距离最近…
机器学习2—KNN算法(原理、实现、实例)阿弎.深度学习、图像识别.91人赞同了该文章.前置声明:本专栏的所有文章皆为本人学习时所做笔记而整理成篇,转载需授权且需注明文章来源,禁止商业用途,仅供学习交流.(欢迎大家提供宝贵的意见,共同进…
K近邻法(k-nearestneighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得
缺失值处理，是每个数据分析人都避不开的沉重话题。正如那句经典的：“数据分析中的大部分时间，花在了数据预处理上。”数据预处理做得好，往往让我们的数据分析工作事半功倍。其中，正确处理缺失值，更是重中之重…
基于KNN的改进算法研究及其在图像去噪的应用.王楠.【摘要】：数据预处理是数据挖掘中的一项重要任务。.在这个数据式增长的时代,无论是什么领域,都需要在海量的数据中寻找有价值的信息,而预处理则成为其中一个必须环节。.KNN算法是数据挖掘的经典...
d)比较类的权重,将文本分到权重最大的那个类别中。1.2KNN算法处理大数据时存在的问题KNN算法稳定性好、准确率高、简单易用,针对大数据的分类问题,它存在着...
至于什么时候应该选择使用KNN算法,sklearn的这张图给了我们一个答案。简单得说,当需要使用分类算法,且数据比较大的时候就可以尝试使用KNN算法进行分类了。OK,...
value处理键,将待分类的样本数据进行Map映射处理,规范大数据分类处理流程,当样本数据集合与中间key具备直接关联时,执行分类处理行为,完成对大数据分类处理方法的设计.在此基...
大数据经典论文——Bigtable第一章前言前面介绍的GFS和MapReduce通过非常简单的设计,帮助我们解决了海量数据的存储、顺序写入,以及分布式批量处理的问题...
首先,由于R-tree的层次型结构不易分散化,使得该索引结构的可扩展性不高;基于Voronoi图的索引结构只适合处理静态的数据集和查询点,当有数据点动态加入时索引结构需要重建。由...
这几篇文章都是关于k近邻算法很好的介绍性文章，对于初学者很有帮助。相关下载链接：//download.csdn...
KNN是knearestneighbor的简称,即k最邻近,就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法,它不同于贝叶斯、决策树等算法,KNN不需要训...
内容提示:硕士学位论文大数据下空间数据索引和kNN查询技术的研究TheResearchofSpatialDataIndexingandkNNQuery011LargeDataSets学21009231完成日期:2013.0...
期刊论文图书学位论文标准纸本馆藏外文资源发现数据库导航搜索高级检索相关文献该作者的其他文献静态图像区域特征角度信息配准研究关键词:图像区域特征角度...
就是SCI吗