最近邻规则相关论文
针对不完整基因表达数据的聚类问题,提出了一种多目标NSGA-Ⅱ框架下缺失值填补与聚类协同优化的算法.算法根据欧式距离确定不完整......
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数据分类是数据挖掘和机器学习的基本任务,已经在众多应用领域里取得了巨大进步。分类的目的是:分析输入数据,通过在训练集中的数......
随着信息技术与互联网的飞速发展,各领域的数据量正以前所未有的速度急剧增加。如何实现智能化的数据处理以及如何提取数据中蕴含......
目前常见的最近邻分类规则约减算法，只注重约减后分类器的分类精度和被约减的规则数量，而不注重约减效率和约减后分类器的泛化能力。......
当训练样本集规模过大时，最近邻分类规则约减过程是一个耗时的过程．目前，常见的约减算法往往存在计算成本过高、约减过程难于并行化等......
针对传统的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)在类别区域重合的数据集应用时，可能产生多个......
针对视频人脸表情识别存在对非特定人的面部表情识别率低(约75%),有效的特征信息提取困难等问题,提出了基于分块的三维正交平面的......
及时准确地进行交通流短时预测是智能交通系统,尤其是其先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键内容之一.随着预测时......
分词是中文自然语言处理中的一项关键基础技术。为了解决训练样本不足以及获取大量标注样本费时费力的问题,提出了一种基于最近邻......
对校园网主干数据流中IP地址进行聚类,可以得到网络用户访问地址的分布概况从而了解用户行为特征.已有聚类算法大都将IP地址作为普......
训练集中通常含有大量相似的样奉，会增加网络的训练时间并影响学习效果．针对这一问题，本文将最近邻法（Nearest neighbor，NN）简单快捷和神......
