k-NN分类相关论文
自适应光学(AO)系统校正像差是提高光学系统性能的有效技术手段.为了保证AO系统长时间安全、稳定地工作,需要对AO系统运行的数据进......
该文主要提出了两种新的分类方法:基于证据推理模型的k- NN分类方法及基于可变精度粗集模型的k-NN分类方法.在前一种分类方法中,分......
本文对基于证据理论的 k- NN分类方法进行了修正 ,得到了基于证据推理模型的 k- NN分类方法 ,使分类结果更加精确。并且通过例子进......
标准K-近邻分类方法（K-Nearest Neighbor,K-NN）在进行样本预测过程时,需要计算每一个待预测类别标记的样本与所有已知标记样本的距离......
将可变精度粗集模型与k-NN分类结合起来,提出了一种新的分类方法,即基于可变精度粗集模型的k-NN分类方法,并且给出了β-信任函数和......
在传统K-NN分类中,对于每个待测样本均需计算并寻找k个决策近邻,分类效率较低。针对该问题,提出一种双层结构的加速K-NN分类(K-NN ......
实际分类中,训练样本所属类别往往具有模糊性和不确定性,导致分类时难以决策,影响分类的性能。将证据理论与核函数理论用于k-NN分......
基于人脸图像的年龄自动估计是人机交互领域的一个研究热点，同时也是一个难点。对该问题的研究具有重要的理论意义和实际应用价值，在......
针对传统K-NN分类方法预测效率低的问题，提出一种基于待测样本标记的加速K-NN分类（Speeding K-NN Classification Based on Testing ......
