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论文研究-用于大数据分类的KNN算法研究.pdf07-22针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又大大降低了无效的计算量...
大数据下空间数据索引和kNN查询技术的研究.董亭亭.【摘要】：随着移动互联网和物联网技术的广泛应用,空间位置信息数据量迅速增长。.而大规模的数据使得传统的空间数据索引和查询方法面临着新的挑战。.例如,由于数据量的增长使得传统的内存式索引...
大数据机器学习之KNN（k近邻）算法Sparkmllib实现案例背景在大数据场景下，spark框架提供了支持分类，聚合，协同过滤，回归四大类场景的mllib模块本文讲述的knn刚好是sparkmllib不支持，但可以自行实现的算法。案例数据标注的训练数据label,f1,f2,f3,f4,f50,10,20,30,40,300,12,22,29,42,350,11,21,31,40,340,13,22...
基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M200976001学校代码1密级基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现学位申请人ThesisSubmittedPartialFulfillmentEngineeringDesignTextClassificationSystem…
起步今天介绍另一种分类算法，k邻近算法(k-nearestneighbors)，即KNN算法。概述Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法，用于解决分类(classification)的问题。关于这个算法在维基百科中也有介绍:ht…
KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。.最近邻(k-NearestNeighbors，KNN)算法是一种分类算法，1968年由Cover和Hart提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。.该算法的思想是：一个样本与数据集中...
数据来源：UCI数据库是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库，这个数据库目前共有335个数据集，其数目还在不断增加。这里用到的是威斯康星州临床科学中心的关于乳腺癌肿…
2，常用于KNN的欧氏距离：在无先验知识的情况下，欧氏距离通常会被用来衡量样本之间的差异。但是欧氏距离缺乏一种从大数据集中提炼的统计规律性。（donotcapitalizeonanystatisticalregularitiesinthedatathatmightbeestimatedfromalargetraining
论文主要的研究内容包括:(1)针对K最近邻算法样本相似度计算非常复杂和对无法确定类别样本不能特殊处理的缺点,提出了基于增量学习的三支决策KNN算法。.首先,把大型静态的训练样本数据集划分成数据流块,然后,构建基于增量聚类的分类模型,每次聚集一个数据...
论文指导网https://lvpengcheng关键词：Hadoop平台；大数据；KNN文本分类算法；HDFS中图分类号：U445文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．05．0360引言随着桥梁事业的蓬勃发展，多数桥梁上建立了健康监测...
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