K-近邻分类相关论文
K-近邻算法作为一种理论上比较成熟且简单有效的分类算法,已经得到了广泛的研究和应用。但是K-近邻算法易受噪声影响且不能处理多......
室内外图像分类能帮助人们在庞大的图像数据库中寻找有价值的信息.对图像数据库进行有效的分类,可以减少图像查找的工作量.室内、......
本文提出了一种确定证据理论k-NN分类规则中相似度参数的新方法.对于一个模式识别问题,我们首先为每一模式类求得一个参考最近邻距......
针对SAR图像中的舰船目标和杂波虚警的鉴别问题,采用Gabor变换和核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）相结合的......
由于传统K-近邻分类方法需要计算每个待测样本与所有训练样本的距离,学习效率较低。针对这个问题,提出一种改进的快速K-近邻分类方......
以山东和陕西两地产的红富士苹果作为实验对象,提出了一种不同产地苹果的分类识别法。首先对苹果的近红外光谱数据进行小波软阈值......
实际生活中,经常会遇到大规模数据的分类问题,传统k-近邻k-NN(k-Nearest Neighbor)分类方法需要遍历整个训练样本集,因此分类效率......
提出了一种基于固有模态函数（IMF）能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解（EMD），得到IMF。对于不同类别的信号，同阶......
摘要：针对传统K-近邻（K-Nearest Neighbor， K-NN）分类方法不能高校处理大规模训练数据的分类问题，该文提出一种并行的改进K-NN（Improved ......
为了解决电信行业中如何预测用户流失的问题，该文提出了一种基于时序模式匹配的k-近邻分类方法。与传统的预测方法（如基于决策树的方......
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针对市场上销售的蔬菜存在的农药残留问题,提出了一种高效无损的小白菜农药残留定性分类鉴别方法。将3组小白菜叶片和氯氟氰菊酯农......
滚动轴承是旋转机械设备中一种通用且精密的机械零部件，也是最重要的故障源之一，研究滚动轴承故障诊断技术具有重要意义。本文主要针......
许多学习和数据挖掘算法性能的好坏在很大程度上取决于能否获得一个好的距离度量。本文研究的内容是关于马氏距离度量的学习。关于......
大数据时代，数据创造价值的理念逐步深入人心，人们期待数据可以更好地为业务服务。由于股市行情数据的高度复杂性，使得一般的数据建模......
k-近邻分类是一种流行且成功的非参数分类方法,但其分类性能由于离群点的存在而受到损害.为克服离群点对分类性能的不利影响,提出......
