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基于KNN算法建立晒后皮肤状态评估模型 被引量：1
1
作者 李以洪 许梦然 +4 位作者 盘瑶 吴金昊 刘琦 常思思 赵华 《日用化学工业(中英文)》 北大核心 2025年第3期349-357,共9页
探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势,建立晒后皮肤状态评估模型。首先,筛选出变化有规律且具灵敏性的指标,优化黑化模型进一步扩大样本库,利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准,基于K邻近分类算法(KNN)对指标数据进行... 探索不同剂量紫外线照射后皮肤指标变化趋势,建立晒后皮肤状态评估模型。首先,筛选出变化有规律且具灵敏性的指标,优化黑化模型进一步扩大样本库,利用临床专家对晒后皮肤状态的分级作为学习标准,基于K邻近分类算法(KNN)对指标数据进行训练识别,建立晒后皮肤状态分级评估模型,经10折交叉验证后超参数K=3时,模型的mmce均值为0.015,预测精度acc均值为0.985,预测的准确度高达98.5%。结果表明,该模型能够将晒后皮肤状态的主观评级客观量化,高效率、高精度识别晒后皮肤状态。研究结果可为晒后皮肤状态评估和晒后修护功效评价体系提供技术支持。 展开更多
关键词 日晒 皮肤状态 黑化模型 knn算法
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激光引信地面目标识别KNN算法
2
作者 何海军 田博 +4 位作者 胡鹏飞 李林豪 王伟 李铁 李岗 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第4期134-140,共7页
瞄准新一代激光对地近炸引信对地面目标精确识别的急切需求,基于激光引信弹目交会回波进行KNN算法的地面目标识别探索研究。首先通过雷达方程建立激光近炸引信的弹目交会回波方程;其次对回波数据进行归一化处理并将数据集划分为训练数... 瞄准新一代激光对地近炸引信对地面目标精确识别的急切需求,基于激光引信弹目交会回波进行KNN算法的地面目标识别探索研究。首先通过雷达方程建立激光近炸引信的弹目交会回波方程;其次对回波数据进行归一化处理并将数据集划分为训练数据集和测试数据集;然后提取回波数据的强散射点个数和等效目标尺寸特征;最后将得到的特征子集进行KNN算法的目标识别训练和测试。实验结果表明,基于KNN算法的识别方法准确率高,平均识别精度为86.3%。该算法能够较好地实现坦克、雷达车及装甲车三种不同地面目标的精确识别。 展开更多
关键词 激光引信 回波 特征提取 knn算法 地面目标识别
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基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别 被引量：5
3
作者 史林军 戴滔 +5 位作者 劳文洁 吴峰 林克曼 李杨 朱玲 黄锡芳 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期65-72,共8页
目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单... 目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。 展开更多
关键词 状态识别 改进knn算法 新能源发电单元 特征提取 特征加权
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基于KNN-XGBOOST堆叠模型在PCB RFID天线阻抗预测的研究 被引量：3
4
作者 姜延坤 洪涛 章吉丽 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期14-20,共7页
针对传统的天线仿真建模过程中需要的天线阻抗耗时长问题,文中提出一种基于KNN-XGBOOST模型的天线阻抗预测方法。现有研究大多为单一预测算法,旨在通过对比寻求预测效果更优的算法。首先通过ANSYS仿真软件收集大量的PCB RFID天线阻抗设... 针对传统的天线仿真建模过程中需要的天线阻抗耗时长问题,文中提出一种基于KNN-XGBOOST模型的天线阻抗预测方法。现有研究大多为单一预测算法,旨在通过对比寻求预测效果更优的算法。首先通过ANSYS仿真软件收集大量的PCB RFID天线阻抗设计数据,然后结合影响阻抗中天线长度和频率共8个有效特征,以KNN和XGBOOST两种算法作为基模型,线性回归作为元模型,构建了一个堆叠集成学习模型。在实验过程中,通过交叉验证和网格搜索技术,对模型的超参数进行了精细调优,以确保模型能够达到最优的预测性能。实验结果显示,与单一的KNN和XGBOOST模型相比,KNN-XGBOOST模型的均方根误差降低了30%~70%,R^(2)提高了10%。在预测PCB RFID天线的阻抗实部和虚部时,KNNXGBOOST模型具有较高的准确率和较低的预测误差,证明了其在电磁仿真设计优化中的应用价值。 展开更多
关键词 PCB RFID天线 阻抗预测 knn算法 XGBOOST算法 融合堆叠 电磁仿真
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基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别 被引量：2
5
作者 李宁宁 刘正东 +2 位作者 王海滨 韩熹 李文霞 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1039-1045,共7页
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后... 该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 废旧纺织物 主成分分析(PCA) 核主成分分析(kernel-PCA) k-近邻算法(knn) 分类识别
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基于KNN算法的数控机床加工过程异常检测方法研究 被引量：2
6
作者 刘福民 凌思庆 +3 位作者 于音 冯子豪 董琦 高诚 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期168-172,共5页
针对数控机床加工过程异常检测问题,提出一种基于KNN算法的数控机床加工过程异常检测方法。该方法利用机床加工过程信号,通过时、频域分析提取信号特征,利用KNN算法进行决策判断,可检测并识别出数控机床加工过程中存在的异常情况。利用... 针对数控机床加工过程异常检测问题,提出一种基于KNN算法的数控机床加工过程异常检测方法。该方法利用机床加工过程信号,通过时、频域分析提取信号特征,利用KNN算法进行决策判断,可检测并识别出数控机床加工过程中存在的异常情况。利用某生产线上的实验案例,在数控机床上完成了多组正常零件和常见异常零件的加工实验,采集了加工过程各轴的高频电流数据,对信号进行处理,完成了加工过程信号的特征提取并从中选取了对异常检测有效的特征,经过交叉实验,确定了KNN算法合适的K值。最后,通过训练,得到了异常检测模型,并利用验证集对模型进行了验证,证明了该异常检测模型具有较高的准确率。 展开更多
关键词 数控机床加工过程 异常检测 knn算法 特征提取
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基于边界信息的自适应过采样算法
7
作者 杜睿山 靳明洋 +1 位作者 孟令东 宋健辉 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期23-30,共8页
针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行... 针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。 展开更多
关键词 SMOTE knn 过采样算法 数据不均衡 ISMOTE
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基于快速学习图卷积网络的滚动轴承故障诊断研究
8
作者 宁少慧 董振才 +1 位作者 戎有志 周利东 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期53-59,共7页
图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域... 图神经网络跨层的递归邻域扩展为训练大型密集图带来时间方面的挑战,导致轴承故障诊断的训练效率不高。针对此问题,提出一种基于快速学习图卷积网络方法并将其应用于滚动轴承故障诊断中。利用快速傅里叶变换(FFT)将采集的轴承故障时域信号转化为频域数据,再利用K近邻(KNN)算法将频域信号转换为图数据,以图数据显示频域特征,极大丰富了输入信息;引入快速学习图卷积网络(Fast-GCN)模型,通过重要性采样对故障特征进行学习;最后,利用Log-Softmax函数输出最终分类结果,从而实现滚动轴承单一故障的分类。实验结果表明:所提模型在保证故障分类准确率的前提下,诊断速度显著提升,甚至比图卷积神经网络(GCN)的诊断速度增加了约1倍,且所提方法具有良好的半监督诊断性能与泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 K近邻(knn)算法 快速傅里叶变换(FFT) 快速学习图卷积网络(Fast-GCN)
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基于机器视觉玻璃纤维束缺陷检测技术的研究
9
作者 徐东亮 薛紫阳 赖九衡 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路... 玻璃纤维束是由成百上千根细小的玻璃纤维组合而成的整体,这种结构导致在纤维缠绕制品生产工艺过程中的断纱缺陷难以识别。针对此难题,提出了一种基于机器视觉检测玻璃纤维束是否有缺陷及缺陷位置定位的方法。利用工业相机实时拍摄纱路上玻璃纤维束的图像,并把图像传输到计算机,由计算机利用OpenCV库对每一帧玻璃纤维束的图像进行处理,得到每根玻璃纤维束的轮廓及缺陷特征,根据缺陷特征通过缺陷检测算法判断玻璃纤维束是否完全断开或部分断开,利用KNN算法判断缺陷所在位置。玻璃纤维束的运动速率为1 m/s,以30 fps的帧率采集600张图像进行实验验证,检测数据表明综合准确率达96.6%,满足玻璃纤维束缺陷检测的要求。 展开更多
关键词 机器视觉 玻璃纤维束 图像处理 缺陷检测 knn分类算法 复合材料
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云辅助物联网环境下可验证的安全图像检索 被引量：1
10
作者 郭佳琦 马智 +2 位作者 王文胜 田聪 段振华 《通信学报》 北大核心 2025年第3期28-44,共17页
针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,... 针对现有的云辅助物联网环境中图像检索精度和效率低、服务器潜在恶意性问题,提出一种可验证的安全图像检索方案。采用矩阵形式的索引和查询,结合基于容错学习的改进安全k近邻算法加密特征矩阵,提升索引和查询安全性。利用区块链技术,并结合四叉默克哈希树和高效短签名,实现搜索结果的可验证性。安全性和性能分析表明,所提方案在保证索引和查询安全性的同时,显著降低了索引和查询的加密计算复杂度及密钥存储开销。所提方案在提高图像检索精度和安全性的同时,优化了计算与存储资源,适用于云辅助物联网环境。 展开更多
关键词 图像安全检索 安全k近邻算法 容错学习问题 物联网
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应用特征聚合进行中文文本分类的改进KNN算法 被引量：60
11
作者 张晓辉 李莹 +1 位作者 王华勇 赵宏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期229-232,共4页
针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题 ,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法·该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献 ,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合 ,使用它们共同的分类贡献模式代替传... 针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题 ,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法·该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献 ,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合 ,使用它们共同的分类贡献模式代替传统算法中单个词对应向量一维的方式·该算法提高了稀有词对分类的贡献、强化了关联词的分类效果、并降低了文本向量的维数·与传统KNN算法进行的对比实验证明 。 展开更多
关键词 改进knn算法 中文文本分类 分类贡献模式 特征聚合
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使用KNN算法的文本分类 被引量：101
12
作者 张宁 贾自艳 史忠植 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期171-172,185,共3页
介绍了数据挖掘的一个分枝——文本自动分类的相关技术,在对数据进行预处理的基础上,实现了K最近邻居分类算法,并结合实验结果对数据预处理在文本分类中的重要性进行了讨论。
关键词 数据挖掘 文本分类 knn算法 向量空间模型
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改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类 被引量：26
13
作者 王超学 潘正茂 +2 位作者 马春森 董丽丽 张涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168,共5页
K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚... K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。 展开更多
关键词 不平衡数据集 分类 K最邻近算法 权重分配模型 遗传算法 K-MEANS算法
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基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术 被引量：10
14
作者 李洋 方滨兴 +3 位作者 郭莉 田志宏 张永铮 姜伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期48-52,共5页
提出了一种基于TCM-KNN的网络异常检测新方法,并采用遗传算法选择使用少量高质量的训练样本进行建模,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明:其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有... 提出了一种基于TCM-KNN的网络异常检测新方法,并采用遗传算法选择使用少量高质量的训练样本进行建模,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明:其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率;并且,在采用选择后的训练集优化处理后,其性能没有明显的削减,因而相对于传统方法更为适用于现实的网络应用环境。 展开更多
关键词 网络安全 异常检测 TCM-knn算法 遗传算法 样本选择
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基于kNN算法的异常行为检测方法研究 被引量：13
15
作者 卢鋆 吴忠望 +1 位作者 王宇 卢昱 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期133-134,138,共3页
阐述了异常行为检测的相关概念,介绍了kNN算法,探讨了异常行为检测与分类技术的关系。结合kNN算法的优点以及异常行为检测与分类的相似性,提出了基于kNN算法的异常行为检测方法,给出了其计算方法,并确定了检测的过程,分析了该方法的特... 阐述了异常行为检测的相关概念,介绍了kNN算法,探讨了异常行为检测与分类技术的关系。结合kNN算法的优点以及异常行为检测与分类的相似性,提出了基于kNN算法的异常行为检测方法,给出了其计算方法,并确定了检测的过程,分析了该方法的特点和优势。基于kNN算法的异常行为检测方法通过不断的自学习,会成为信息安全的一道有效防线。 展开更多
关键词 knn算法 分类 异常行为检测
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基于KNN的特征自适应加权自然图像分类研究 被引量：17
16
作者 侯玉婷 彭进业 +1 位作者 郝露微 王瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期957-960,共4页
针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结果的影响,采用基因遗传算法求得一组最优分类权... 针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结果的影响,采用基因遗传算法求得一组最优分类权值向量解,利用该最优权值对自然图像纹理和颜色两个特征分别进行加权,最后用自适应加权K-近邻算法实现对自然图像的分类。实验结果表明,在用户给定分类精度需求和低时间复杂度的约束下,算法能快速、高精度地进行自然图像分类。提出的自适应加权K-近邻分类方法对于门类繁多的自然图像具有普遍适用性,可以有效地提高自然图像的分类性能。 展开更多
关键词 K-近邻算法 基因算法 自然图像分类 特征加权
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基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法 被引量：19
17
作者 戴志诚 李小年 +1 位作者 陈增照 何秀玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期310-314,共5页
针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI... 针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965m,且定位误差波动小。 展开更多
关键词 接收信号强度指示 knn算法 可变权值 加权质心 指纹定位
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基于KNN算法的文本自动分类方法研究——以学术期刊栏目自动归类为例 被引量：7
18
作者 李湘东 徐朋 +1 位作者 黄莉 沈祥兴 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2010年第4期71-76,共6页
本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分... 本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分类(归栏)效果评价等多个方面加以定义,利用Jensen-shannon散度计算文本间的相似度,按照栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进。该方法以论文标题、摘要和作者关键词构成的短小文本为分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理。 展开更多
关键词 knn算法 自动归类 栏目 Jensen—Shannon散度 动态k值
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KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用 被引量：9
19
作者 何晨阳 周孟然 闫鹏程 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期2234-2237,共4页
矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样,得到四种突水水样共80组荧光光谱数据,再分别... 矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样,得到四种突水水样共80组荧光光谱数据,再分别对每组数据进行预处理,处理后的数据中每种水样取15组数据作为训练集,共60组,其余20组作为预测集。利用主成分分析(PCA)对数据进行处理,之后在主成分分析的基础上利用KNN算法进行分类识别。实验过程中,各预处理方法在主成分个数为2的情况下,进行KNN算法分类的正确率都达到100%。 展开更多
关键词 knn算法 PCA 激光诱导荧光 矿井突水 水源识别
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基于属性值相关距离的KNN算法的改进研究 被引量：29
20
作者 肖辉辉 段艳明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11A期157-159,187,共4页
样本距离机制的定义直接影响到KNN算法的准确性和效率。针对传统KNN算法在距离的定义及类别决定上的不足,提出了利用属性值对类别的重要性进行改进的KNN算法(FCD-KNN)。首先定义两个样本间的距离为属性值的相关距离,此距离有效度量了样... 样本距离机制的定义直接影响到KNN算法的准确性和效率。针对传统KNN算法在距离的定义及类别决定上的不足,提出了利用属性值对类别的重要性进行改进的KNN算法(FCD-KNN)。首先定义两个样本间的距离为属性值的相关距离,此距离有效度量了样本间的相似度。再根据此距离选取与待测试样本距离最小的K个近邻,最后根据各类近邻样本点的平均距离及个数判断待测试样本的类别。理论分析及仿真实验结果表明,FCD-KNN算法较传统KNN及距离加权-KNN的分类准确性要高。 展开更多
关键词 knn算法 相关距离 属性值 样本距离机制
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