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基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量:27
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作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 knn算法 k-最近 小样本 图划分 分类算法
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K最近邻算法在预制菜产业发展中的应用
2
作者 檀巧斌 《农产品加工》 2024年第10期113-116,共4页
预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具... 预制菜是以一种或多种农产品为主要原料,通过标准化流程操作,经过预先加工或预先烹调而成,并最终进行预先包装的成品或半成品菜肴。近年来,该行业快速发展,K最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)分类算法被视为基础的分类与回归方法之一,具有较为成熟的理论基础,是机器学习领域中被广泛应用的算法之一。综述了预制菜的发展史、分类、现状,最近邻算法基本原理及K最近邻算法模型在预制菜产业发展中的应用研究,以期对预制菜应用领域科研攻关的方向、产业的发展研究提供参考。 展开更多
关键词 预制菜 最近算法 k最近算法模型
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基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法 被引量:32
3
作者 石欣 印爱民 张琦 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2238-2247,共10页
针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻(KNN)二分分类横纵坐标... 针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻(KNN)二分分类横纵坐标,确定未知节点的坐标,经过质点弹簧算法MSO进一步优化节点的估计位置。仿真研究表明,LKNN算法定位过程中,K最近邻算法分类准确度高,质点弹簧算法可以改善边界效应,提高边缘区域节点的定位精度。相比于DV-Hop算法,LKNN定位效果更为理想,尤其是在C形随机分布的不规则网络中,平均误差和误差的标准差减小20%~50%。进一步实验结果验证了LKNN算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 位置估计 定位算法 k最近算法 质点弹簧优化
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基于改进K最近邻分类算法的不良网页并行识别 被引量:6
4
作者 徐雅斌 李卓 陈俊伊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第12期3368-3371,3379,共5页
互联网中,黄色、暴力、赌博、反动等不良网页大量存在。如果不进行有效过滤,将给搜索服务带来不良的影响。采用改进的K最近邻分类算法来提高识别的准确率,并在虚拟化平台上通过开源的Hadoop软件所提供的MapReduce模型进行分布式并行处... 互联网中,黄色、暴力、赌博、反动等不良网页大量存在。如果不进行有效过滤,将给搜索服务带来不良的影响。采用改进的K最近邻分类算法来提高识别的准确率,并在虚拟化平台上通过开源的Hadoop软件所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理。对比实验结果表明,所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高。 展开更多
关键词 不良网页 文本分类 k最近分类算法 HADOOP MAPREDUCE
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基于改进AP选择和K最近邻法算法的室内定位技术 被引量:14
5
作者 李新春 侯跃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3276-3280,3287,共6页
针对复杂的室内环境和在传统K最近邻法(KNN)算法中认为信号差相等时物理距离就相等两个问题,提出了一种新的接入点(AP)选择方法和基于缩放权重的KNN室内定位算法。首先,改进AP的选择方法,使用箱形图过滤接收信号强度(RSS)的异常值,初步... 针对复杂的室内环境和在传统K最近邻法(KNN)算法中认为信号差相等时物理距离就相等两个问题,提出了一种新的接入点(AP)选择方法和基于缩放权重的KNN室内定位算法。首先,改进AP的选择方法,使用箱形图过滤接收信号强度(RSS)的异常值,初步建立指纹库,剔除指纹库中丢失率高的AP,使用标准偏差分析RSS的变化,选择干扰较小的前n个AP;其次,在传统的KNN算法中引入缩放权重,构建一个基于RSS的缩放权重模型;最后,计算出获得最小有效信号距离的前K个参考点坐标,得到未知位置坐标。定位仿真实验中,仅对AP选择方法进行改进的算法平均定位误差比传统的KNN算法降低了21.9%,引入缩放权重算法的平均定位误差为1.82 m,比传统KNN降低了53.6%。 展开更多
关键词 k最近算法 室内定位 箱形图 标准偏差 缩放权重 定位精度
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基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法 被引量:1
6
作者 余小高 余小鹏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期49-52,55,共5页
k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法... k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。阐述GHT*结构,定义高维数据相似度函数HDSF(X,Y),论述GHT*中的插入算法、范围查找算法和搜索算法。给出P2PAKNNs的实现过程,通过实验证明其正确性。 展开更多
关键词 k最近搜索算法 度量空间 相似性查询
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一种基于数据空间自适应规则网格划分的Skd-tree最近邻算法 被引量:2
7
作者 王荣秀 王波 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第6期147-155,共9页
针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯... 针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯;同时,为了适应网格空间的规则性,算法中采用了超方体而非超球体来查询局域空间中的最优结果,避免了空间异构带来的缺点。数字实验的结果证明:Skd-tree KNN比kd-tree KNN具备更好的索引定位精度、更少的无关数据回溯和计算、更短的查询时间,尤其适用于数据样本较大或高维度数据的最近邻查询。 展开更多
关键词 最近算法 数据索引 Skd-tree knn 查询超体
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基于K-最近邻算法的管道系统传感器数据有效性分析研究 被引量:2
8
作者 顾亚雄 邓皓天 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1076-1082,共7页
在管道运输中传感器的正常使用至关重要,为了防止因传感器故障而导致的数据采集失效,造成误报警和漏报警,对传感器本身的故障诊断和失效分析已经成为当前研究的重要方向。通过对各传感器采集数据进行组合分析,以各传感器之间的数据关联... 在管道运输中传感器的正常使用至关重要,为了防止因传感器故障而导致的数据采集失效,造成误报警和漏报警,对传感器本身的故障诊断和失效分析已经成为当前研究的重要方向。通过对各传感器采集数据进行组合分析,以各传感器之间的数据关联特性作为研究内容,运用K-最近邻算法对管道上传感器所采集数据进行相似性拟合,提出采用C4.5算法定义各传感器所采集数据对目标传感器的支持度以决定目标传感器数据的有效性,对故障传感器运行状态进行分析与定位,进而判断传感器的数据可靠性和输差出现位置。实验结合西南某管道流量传感器数据进行分析,结果表明,该算法能够准确判断目标传感器数据的有效性和故障传感器在时域中发生的位置。 展开更多
关键词 多传感器 数据有效性 关联特性 k最近 C4.5算法
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基于核的k最近邻算法 被引量:3
9
作者 张瑞民 郭海刚 李培峦 《华北水利水电学院学报》 2007年第6期51-52,共2页
将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分... 将核学习的方法应用到k最近邻算法中,提出了1种基于核的k最近邻算法.该算法通过引入核函数,将原空间中的样本映射到1个高维核空间中,突出了不同类别样本之间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高分类性能.并利用UCI数据库中的数据分别验证了k最近邻分类和核k最近邻分类算法的有效性. 展开更多
关键词 k最近算法 核方法 核函数 分类
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K最近邻算法理论与应用综述 被引量:81
10
作者 毋雪雁 王水花 张煜东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第21期1-7,共7页
k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的... k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制,因此,kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献,详细阐述了每篇文献所使用的改进方法,并对其实验结果进行了分析;通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果,对kNN算法的发展前景无比期待。 展开更多
关键词 k最近算法(knn) 人脸识别 文字识别 医学图像处理
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基于自组织神经网络及K最近邻算法的储层渗流屏障定量识别方法 被引量:4
11
作者 斯扬 蔡明俊 +4 位作者 张家良 芦凤明 王芮 黄金富 孟瑞刚 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期35-47,共13页
传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN... 传统的储层渗流屏障识别方法大多为定性或半定量,对于单砂体内部规模较小的储层渗流屏障的识别精度及划分效率相对较低。以沧东凹陷枣南孔一段油藏为例,基于岩心及测井资料,引入人工智能机器学习方法,提出一种基于SOM神经网络聚类和KNN算法的储层渗流屏障定量识别方法。该方法主要通过SOM算法逐点对取芯井多测井曲线进行聚类,获取能够表征储层质量差异的测井相神经单元,然后与岩性及构型进行对比,建立取芯井测井相神经单元定量划分储层渗流屏障标准,最后通过KNN算法将取芯井测井相神经单元模型传播到非取芯井,并对非取芯井进行储层渗流屏障识别与划分。结果表明,该方法对储层渗流屏障的识别结果与岩心的符合率超过90%,同时快速地对全区非取芯井渗流屏障进行划分,有效地提升储层渗流屏障的识别精度与效率,这也为类似的研究提供一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 渗流屏障 自组织神经网络 k最近算法 枣南孔一段 沧东凹陷
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面向K最近邻分类的遗传实例选择算法 被引量:7
12
作者 黄宇扬 董明刚 敬超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3112-3118,共7页
针对传统的实例选择算法会误删训练集中非噪声样本、算法效率低的不足,提出了一种面向K最近邻(KNN)的遗传实例选择算法。该算法采用基于决策树和遗传算法的二阶段筛选机制,先使用决策树确定噪声样本存在的范围;再使用遗传算法在该范围... 针对传统的实例选择算法会误删训练集中非噪声样本、算法效率低的不足,提出了一种面向K最近邻(KNN)的遗传实例选择算法。该算法采用基于决策树和遗传算法的二阶段筛选机制,先使用决策树确定噪声样本存在的范围;再使用遗传算法在该范围内精确删除噪声样本,可有效地降低误删率并提高效率,采用基于最近邻规则的验证集选择策略,进一步提高了遗传算法实例选择的准确度;最后引进基于均方误差(MSE)的分类精度惩罚函数来计算遗传算法中个体的适应度,提高有效性和稳定性。在20个数据集上,该方法相较于基于预分类的KNN(PRKNN)、基于协同进化的实例特征选择算法(IFS-CoCo)、K最近邻(KNN),在分类精度上的提升分别为0.07~26.9个百分点、0.03~11.8个百分点、0.2~12.64个百分点,在AUC和Kappa的上的提升分别为0.25~18.32个百分点、1.27~23.29个百分点、0.04~12.82个百分点。实验结果表明,该方法相较于当前实例选择算法在分类精度和分类效率上均具有优势。 展开更多
关键词 k最近 遗传算法 决策树 实例选择 噪声样本 机器学习
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基于属性加权k最近邻算法的降雨预测 被引量:6
13
作者 周芸 杜景林 陶晔 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第6期1605-1609,共5页
针对传统k最近邻算法处理多维数据分类时,没有考虑不同属性对分类结果的影响程度存在相异性这一问题,提出一种基于属性重要度的k最近邻算法。将大气压强、风向、风速、气温和相对湿度作为样本属性,将降水量作为类,利用属性空间上同类数... 针对传统k最近邻算法处理多维数据分类时,没有考虑不同属性对分类结果的影响程度存在相异性这一问题,提出一种基于属性重要度的k最近邻算法。将大气压强、风向、风速、气温和相对湿度作为样本属性,将降水量作为类,利用属性空间上同类数据分布的内聚性和异类数据的耦合性确定样本属性的权重,通过属性加权欧氏距离进行近邻搜索,实现最优分类。实验结果表明,该降水模型在性能指标上表现更优,提高了预报结果的准确率、TS评分和正样本概括率,降低了降水预测的标准误差与漏报率。 展开更多
关键词 数据挖掘 k最近算法 属性重要度 气象要素 降雨预测
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基于K最近邻算法的城市路段行程时间短时预测 被引量:4
14
作者 涂锐 秦江灵 +3 位作者 赵志平 徐建川 陈顺举 夏立 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2019年第7期152-159,共8页
为了对城市路段行程时间进行短时预测,构建了基于KNN算法和汽车电子标识数据的城市路段行程时间短时预测方法。首先介绍了汽车电子标识数据的采集原理,以及通过汽车电子标识数据集进行路段行程时间估计的方法。然后构建基于KNN算法的城... 为了对城市路段行程时间进行短时预测,构建了基于KNN算法和汽车电子标识数据的城市路段行程时间短时预测方法。首先介绍了汽车电子标识数据的采集原理,以及通过汽车电子标识数据集进行路段行程时间估计的方法。然后构建基于KNN算法的城市路段行程时间的短时预测模型,包括构建特征向量、交叉验证方法确定K值以及局部估计方法等。实验结果表明:预测模型在城市快速路和主干路的平均相对误差百分比达到了6.58%左右,取得了较好的预测效果;与历史均值模型和自回归移动平均模型相比,该模型在城市快速路和主干路的预测结果分别提升了39.6%和16.8%。 展开更多
关键词 行程时间短时预测 k最近算法 城市路段 汽车电子标识 交叉验证
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基于K最近邻遗传算法的电池均衡策略 被引量:2
15
作者 李军 黄志祥 唐爽 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2019年第4期525-530,共6页
为缩短电池组均衡系统的均衡时间,降低均衡能量损耗,以电感为储能元件,基于升压斩波和降压斩波原理搭建均衡电路。采用K最近邻遗传算法实现电池组的均衡控制,与均值均衡策略进行对比。在MATLAB/Simulink中完成自均衡、充电和放电3种均... 为缩短电池组均衡系统的均衡时间,降低均衡能量损耗,以电感为储能元件,基于升压斩波和降压斩波原理搭建均衡电路。采用K最近邻遗传算法实现电池组的均衡控制,与均值均衡策略进行对比。在MATLAB/Simulink中完成自均衡、充电和放电3种均衡工况的仿真实验。研究结果表明:采用本均衡策略后,3种工况下的均衡速度分别提高26.70%、22.70%、24.80%;减少开关动作次数降低了电池组的能量损耗,能量转化率提高了5.06%。因此,本均衡策略具有良好的均衡效果,能有效地改善电池组间的不一致性,缩短电池组的均衡时间,降低均衡能量耗损。 展开更多
关键词 电池均衡 k最近遗传算法 均衡电路 均衡速度
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基于k-最近邻分类增强学习的除冰机器人抓线控制 被引量:8
16
作者 魏书宁 王耀南 +1 位作者 印峰 杨易旻 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期470-476,共7页
输电线柔性结构特性给除冰机器人越障抓线控制带来极大困难.本文提出了一种结合k–最近邻(k-nearest neighbor,KNN)分类算法和增强学习算法的抓线控制方法.利用基于KNN算法的状态感知机制选择机器人当前状态k个最邻近状态并且对之加权.... 输电线柔性结构特性给除冰机器人越障抓线控制带来极大困难.本文提出了一种结合k–最近邻(k-nearest neighbor,KNN)分类算法和增强学习算法的抓线控制方法.利用基于KNN算法的状态感知机制选择机器人当前状态k个最邻近状态并且对之加权.根据加权结果决定当前最优动作.该方法可以得到机器人连续状态的离散表达形式,从而有效解决传统连续状态泛化方法带来的计算收敛性和维数灾难问题.借助增强学习算法探测和适应环境的能力,该方法能够克服机器人模型误差和姿态误差,以及环境干扰等因素对抓线控制的影响.文中给出了算法具体实现步骤,并给出了应用此方法控制除冰机器人抓线的仿真实验. 展开更多
关键词 除冰机器人 k最近分类算法 增强学习 维数灾难
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基于文本加权KNN算法的中文垃圾短信过滤 被引量:19
17
作者 黄文明 莫阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期193-199,共7页
针对K最近邻(KNN)算法在文本分类决策规则上由于样本重要性相同而导致分类效果不佳的问题,提出一种基于文本加权的KNN文本分类算法,并将其应用于垃圾短信的分类问题。在提取出特征词之后,考虑到特征词在文本中出现的频率对文本重要性的... 针对K最近邻(KNN)算法在文本分类决策规则上由于样本重要性相同而导致分类效果不佳的问题,提出一种基于文本加权的KNN文本分类算法,并将其应用于垃圾短信的分类问题。在提取出特征词之后,考虑到特征词在文本中出现的频率对文本重要性的影响,引入第1个加权公式,同时针对垃圾短信数据集,采用关联规则算法挖掘出在垃圾短信中频繁出现的共现词组,并以此引入第2个加权公式,最后将引入的2种文本权重计算公式对每个短信文本进行复合加权处理,以区分各个训练样本对于判定隶属类别的影响程度,从而在分类决策规则上作出改进。实验结果表明,与未经过文本加权的KNN算法相比,该算法对垃圾短信和正常短信在分类准确率、召回率、F1值等指标上都有较大的提升。 展开更多
关键词 垃圾过滤 关联规则 特征选择 k最近算法 向量空间模型
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用于不均衡数据集分类的KNN算法 被引量:9
18
作者 孙晓燕 张化祥 计华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第28期143-145,236,共4页
针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,... 针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,则认为是有效样本,并把这类样本加入到下轮产生少数类的过程中。在UCI数据集上进行测试,实验结果表明,该方法与KNN算法中应用随机抽样相比,在提高少数类的分类精度方面取得了较好的效果。 展开更多
关键词 不均衡数据集 k最近居(knn)算法 过抽样 交叉算子
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基于ELM-KNN算法的网络入侵检测模型 被引量:16
19
作者 顾兆军 李冰 刘涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第8期2412-2416,2421,共6页
针对传统神经网络算法在处理入侵检测问题时易陷入局部极小导致分类正确率不高的问题,提出基于极限学习机(ELM)特征映射的K最近邻(KNN)算法的网络入侵检测模型。利用ELM算法将低维输入空间中复杂线性不可分的样本投影到高维特征空间,使... 针对传统神经网络算法在处理入侵检测问题时易陷入局部极小导致分类正确率不高的问题,提出基于极限学习机(ELM)特征映射的K最近邻(KNN)算法的网络入侵检测模型。利用ELM算法将低维输入空间中复杂线性不可分的样本投影到高维特征空间,使其线性可分,用KNN算法对投影到高维特征空间的样本进行分类,建立入侵检测分类器。采用KDD Cup99数据集的仿真结果表明,相比其它入侵检测方法,基于ELM-KNN算法的入侵检测模型提高了入侵检测正确率。 展开更多
关键词 入侵检测 极限学习机 k最近算法 特征空间 分类问题
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K-最近邻的改进及其在文本分类中的应用 被引量:7
20
作者 寇莎莎 魏振军 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期134-136,共3页
采用K近邻算法(Knearest neighbors,简称KNN)进行分类时,如果训练样本数量太大,那么搜索测试样本的K个最近邻时,算法的计算量很大.本文针对KNN的不足提出了一种改进方法.改进的KNN算法通过定义样本的延拓类和延拓能力,保留延拓能力强的... 采用K近邻算法(Knearest neighbors,简称KNN)进行分类时,如果训练样本数量太大,那么搜索测试样本的K个最近邻时,算法的计算量很大.本文针对KNN的不足提出了一种改进方法.改进的KNN算法通过定义样本的延拓类和延拓能力,保留延拓能力强的样本作为它延拓类中其它训练样本的代表,来缩减训练样本数量,达到减少算法计算量的目的.实验证明,改进的KNN算法具有很好的性能. 展开更多
关键词 延拓半径 延拓类 延拓能力 k最近算法
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