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机器学习算法（三）：K近邻(k-nearestneighbors)初探1KNN的介绍和应用1.1KNN的介绍kNN(k-nearestneighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个人的...
【摘要】：最近邻K(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用。但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低。本文提出了一种改进的KNN算法,并将其...
第四章改进的KNN算法与实现第38-50页4.1KNN分类算法第38-39页4.2KNN分类算法的优缺点第39-40页4.3本文提出的改进的KNN分类算法第40-48页4.3.1代表样本的概念第40-42页4.3.2改进的代表样本生成策略第42-45页
基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现.【摘要】：自1995年以来，Web技术进入了快速发展的阶段，表现为Internet上的Web页面数量与服务站点数量呈指数级增长。.2004年后，Internet上的PIW（pubulicindexableWeb）页面数目达到了1010数量级，而且已每天新增800万新页面...
1张春红;谢卫;;基于SVM-KNN算法的特色数据库分类体系初探[J];情报科学;2009年11期2马建斌;李滢;滕桂法;王芳;赵洋;;KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究[J];河北农业大学学报;2008年03期3蒋秋香;叶苗;麦范金;;垃圾邮件过滤技术的发展与现状[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年21期
一、KNN模型KNN(K近邻)模型，不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。该算法对数据的分布特征没有任何要求。1核心思想比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度，然后寻找最相似的k个样本用作未知样本的预测。
【摘要】随着信息技术的迅猛发展和日益普及,文本信息呈现指数级增长。文本分类作为管理大量信息的重要技术,能有效地解决信息混杂的难题,同时能够让用户更准确地检索信息,在信息过滤与检索、邮件分类和话题等方面有很高的应用价值,是数据挖掘领域的热点技术。
数据挖掘领域十大经典算法初探..5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。.2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。.文中...
本论文发表于赤峰学院学报(自然科学版)，属于教育相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。x.2019.11.0071引言法，其中3.1小节对数据的时效性进行一系列假设，3.2小节Cover和Hart（1967）提出的KNN算法是统计机器学习推导了训练集选择的接受概率
参考文献：.国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：..5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.==============.博主说明：.1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文…
机器学习算法（三）：K近邻(k-nearestneighbors)初探1KNN的介绍和应用1.1KNN的介绍kNN(k-nearestneighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经济水平，只需要知道他最好的5个朋友的经济能力，对他的这五个人的...
【摘要】：最近邻K(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用。但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低。本文提出了一种改进的KNN算法,并将其...
第四章改进的KNN算法与实现第38-50页4.1KNN分类算法第38-39页4.2KNN分类算法的优缺点第39-40页4.3本文提出的改进的KNN分类算法第40-48页4.3.1代表样本的概念第40-42页4.3.2改进的代表样本生成策略第42-45页
基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现.【摘要】：自1995年以来，Web技术进入了快速发展的阶段，表现为Internet上的Web页面数量与服务站点数量呈指数级增长。.2004年后，Internet上的PIW（pubulicindexableWeb）页面数目达到了1010数量级，而且已每天新增800万新页面...
1张春红;谢卫;;基于SVM-KNN算法的特色数据库分类体系初探[J];情报科学;2009年11期2马建斌;李滢;滕桂法;王芳;赵洋;;KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究[J];河北农业大学学报;2008年03期3蒋秋香;叶苗;麦范金;;垃圾邮件过滤技术的发展与现状[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年21期
一、KNN模型KNN(K近邻)模型，不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。该算法对数据的分布特征没有任何要求。1核心思想比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度，然后寻找最相似的k个样本用作未知样本的预测。
【摘要】随着信息技术的迅猛发展和日益普及,文本信息呈现指数级增长。文本分类作为管理大量信息的重要技术,能有效地解决信息混杂的难题,同时能够让用户更准确地检索信息,在信息过滤与检索、邮件分类和话题等方面有很高的应用价值,是数据挖掘领域的热点技术。
数据挖掘领域十大经典算法初探..5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。.2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。.文中...
本论文发表于赤峰学院学报(自然科学版)，属于教育相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。x.2019.11.0071引言法，其中3.1小节对数据的时效性进行一系列假设，3.2小节Cover和Hart（1967）提出的KNN算法是统计机器学习推导了训练集选择的接受概率
参考文献：.国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：..5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.==============.博主说明：.1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文…
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