论文研究基于小样本集弱学习规则的KNN分类算法.pdf

根据对中文问题的分析可知，问题中的疑问词和中心词等关键词对问题所属类型起着决定性的作用。提出利用自学习方法建立疑问词—类别和疑问词 中心词—类别两种规则，并结合改进贝叶斯模型的问题分类方法。该方法充分

在介绍SVM和KNN分类算法的基础上,提出了一种新的、较简单的,但更为合理的基于表模型的文档表示方法,阐述了一种基于表模型的分类算法———TableKNN算法。通过实验比较TableKNN算法与传统K

基于改进粒子滤波算法的雷达弱目标检测，薄涛，李明，基于粒子滤波的检测前跟踪技术是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。针对传统粒子滤波算法计算量大，易粒子耗尽的缺点，本

在研究图像中值滤波及其快速算法的基础上，设计并实现了一种新的基于符号检验改进算法的中值滤波快速算法。该算法不需要对邻域内的像素值进行排序，消除了耗时的数据移动操作，从而提高了图像处理速度；同时，符号检

基于失效寿命数据的传统可靠性评估方法一般只能求出相同环境下同一类产品的平均特征，并不能对产品进行实时定量的可靠性分析，对于小样本条件下产品的实时性能可靠性评估更是无能为力，而Bayes方法又容易引起争

其中有几个问题需要特别注意，这里只是简单的实现了KNN算法，其中还要考虑K值的选取等问题。比如这里由于是手动构造的样本数据，数据量太少，K值便不能设太大，否则对模型进行检验时会有误差。

利用matlab实现KNN算法对wine数据集的分类，并对分类结果进行了识别率的计算。

// Copyright (C) 2003--2004 Samy Bengio (bengio@idiap.ch) // // This file is part of Torch 3.1. // /

文章目录1. KNN1.1 KNN 分类算法步骤1.2 KNN 的优缺点2. python 实现 本文将详细讲述 KNN 算法及其 python 实现 1. KNN KNN(K-Nearest Nei

#KNN分类器算法实现 #Python K-近邻算法伪代码如下, 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: (1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; (2) 按照距离递增次序排序