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搜索资源列表

  1. 最近邻差值法的方法最近邻差值法最近邻差值法

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  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：mangodry

  1. 模式识别讲义

  2. 模式识别的讲义，第一章 引论 第二章 聚类分析 第三章 判别域代数界面方程法 第四章 统计判决 第五章 学习、训练与错误率估计 第六章 最近邻方法 第七章 特征提取和选择

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-02-18
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：lv_xinmy

  1. 第六章 最近邻方法

  2. 本章描述了最近邻方法的基本原理和算法设计步骤。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-07-20
    • 文件大小：826368
    • 提供者：zzy2015

  1. 基于最近邻Marching Cubes的医学图像三维重建.pdf

  2. 摘要：在医学图像三维可视化中，移动立方体算法(Marching cubes，Mc)是面绘制的经典算法。针对Mc算 法计算插值点导致执行速度慢、效率不高的缺点，提出一种基于最近邻逼近的Mc算法，该方法在丹次等分点 量化序列中寻找等值面最近邻点代替线性或非线性插值，既避免了插值的大量计算又保证了误差精度，还可 改善三角面片结构。利用可视化工具开发包vTK对人体脸部和脚部CT数据集进行三维重建，实验表明改进算法明显缩短了绘制时间，提高了重建效率。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：735232
    • 提供者：phytle0

  1. Python K最近邻从原理到实现的方法

  2. 主要介绍了Python K最近邻从原理到实现的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_38691319

  1. KNN（K最近邻）分类算法_糖潮丽子的博客

  2. 我们本篇博客来学习KNN算法的原理，超参数调整，以及KNN算法应用。 kNN算法：K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法。 KNN算法1、算法概述2、举例3、加深理解4、算法原理5、算法超参数5.1 K值5.2 关于K的取值5.3 距离度量方式5.4 权重计算方式6、算法步骤7、使用KNN实现分类7.1 建模预测7.2 超参数对模型的影响7.3 超参数调整8、使用KNN回归预测8.1 建模预测8.2 数据标准化8.3 流水线9、KD树10、总结 1、算法概述 邻近算法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：886784
    • 提供者：weixin_38701156

  1. Python K最近邻从原理到实现的方法

  2. 本来这篇文章是5月份写的，今天修改了一下内容，就成今天发表的了，CSDN这是出BUG了还是什么改规则了。。。 引文：决策树和基于规则的分类器都是积极学习方法（eager learner）的例子，因为一旦训练数据可用，他们就开始学习从输入属性到类标号的映射模型。一个相反的策略是推迟对训练数据的建模，直到需要分类测试样例时再进行。采用这种策略的技术被称为消极学习法（lazy learner）。最近邻分类器就是这样的一种方法。 注：KNN既可以用于分类，也可以用于回归。 1.K最近邻分类器原理 首先给

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：340992
    • 提供者：weixin_38700430

  1. kNN-K最近邻(k-NearestNeighbor)算法的python实现

  2. 邻近算法，或者说K最近邻(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。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38752897

  1. 基于无因次指标和K-最近邻算法的旋转机械故障诊断方法

  2. 基于无因次指标和K-最近邻算法的旋转机械故障诊断方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38558870

  1. KPLS子空间中基于虚假最近邻的非线性变量选择研究

  2. 变量选择是分类中最重要的模型选择问题之一。 提出了一种新的基于局部偏最小二乘（KPLS）子空间中的最近邻（FNN）的方法，以选择简约变量作为非线性建模输入。 首先，将非线性输入简化为KPLS子空间的主要成分。 此外，它们的重要性的顺序是根据FNN在KPLS子空间中启发的距离度量确定的。 这样，识别出了不重要的变量。 最后，使用不同的参数模型研究了3个典型分类问题的变量选择。 结果表明，该方法对非线性模型约简是有效的。 因此，可以用于非线性系统的变量选择。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38637580

  1. 智慧旅游中基于语义轨迹的高效最近邻查询方法研究

  2. 智慧旅游中基于语义轨迹的高效最近邻查询方法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：862208
    • 提供者：weixin_38657465

  1. KICA空间中基于虚假最近邻的非线性软传感器的变量选择

  2. 针对虚拟传感器建模过程中，高维冗余的非线性辅助变量造成的尺寸灾难问题，提出一种结合核独立成分法（KICA）与虚假最近邻点法（虚假最近邻居） ，FNN）的非线性辅助变量选择方法。主要利用核函数将原始非线性数据映射到线性子空间，并采用独立的成分分析消除因子之间的多重共线性，再利用虚假最近邻点法，计算原始数据在KICA子空间中投影的距离，依次确定各辅助变量对变量变量的解释能力，转换进行非线性变量选择。以某企业氢氰酸（HCN）生产Craft.io过程中的转化替代软传感器预测目标，仿真结果表明该方法可有效

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：396288
    • 提供者：weixin_38611796

  1. 粗到K最近邻分类器

  2. 在本文中，我们提出了从粗到细的K最近邻（KNN）分类器（CFKNNC）。 CFKNNC不同从常规KNN分类器（CKNNC）得出的结果如下：CFKNNC首先粗略地确定少量的“接近”测试样本的训练样本，然后精细地确定测试样本的K个最近邻居。 CFKNNC和CKNNC之间的主要区别在于它们利用了``基于表示的距离''和欧几里得距离来确定测试的最近邻居分别来自训练样本集中的样本。 分析表明，“基于代表距离''能够考虑到不同训练样本之间的依赖关系。 实际上，从以下观点来看，通过建议的方法确定的最近邻居是最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：604160
    • 提供者：weixin_38645434

  1. 通过k个最近邻图进行快速近似最近邻搜索

  2. 近似最近邻搜索是一个基本问题，并且已经研究了几十年。 最近基于图的索引方法已经证明了它们的高效率，其主要思想是离线构造邻域图并从在线图的一些采样点开始执行贪婪搜索。 现有的大多数基于图的方法都集中于具有良好开发能力的精确k近邻（k-NN）图或具有良好勘探能力的多元图。 在本文中，我们提出了k多样性最近邻（k-DNN）图，它平衡了图的精度和多样性，从而同时具有良好的开发和勘探能力。 我们引入了一种高效的索引算法，用于构造k-DNN图，该算法的灵感来自于信息检索（IR）中的一种知名的多样化排序算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：454656
    • 提供者：weixin_38750406

  1. Predicting-Car-Prices:训练多元k最近邻模型以基于引擎大小和马力等属性预测汽车价格-源码

  2. 预测车价 买新车可能很棘手。 通常，我们不确定我们为这辆车支付的价格是否合理。 除此之外，市场上的汽车数量众多，包括许多不同的尺寸和功能，而且完全不可能知道经销商提供的价格是否合理。 为了帮助减少此决策的不确定性，我们可以着眼于数据科学。 如果我们具有汽车及其属性以及价格的列表，则可以使用该列表来训练机器学习算法来预测汽车的价格。 目标 我在这个项目中的目标是建立一个模型，该模型可以根据给定的属性列表来预测汽车的价格。 方法 为了实现这个目标，我将在加利福尼亚-欧文大学机器学习和智能系统中心的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：155648
    • 提供者：weixin_42117340

  1. 改进的共享最近邻聚类算法

  2. 聚类是一种无监督的机器学习方法,其任务是发现数据中的自然簇。共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(n2),不适合处理大规模数据集;(2)没有明确给出参数阈值的简单指导性操作方法;(3)只能处理数值型属性数据集。对共享最近邻算法进行改进,使其能够处理混合属性数据集,并给出参数阈值的简单选择方法,改进后算法运行时间与数据集大小成近似线性关系,适用于大规模高维数据集。在真实数据集和人造数据集上的实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38718223

  1. 一种结合关联限制的最近邻分类策略

  2. 研究关联限制在最近邻分类中的应用,提出结合关联限制的最近邻分类算法PCNN.算法分成两个阶段:首先通过自学习过程,成对地添加施加关联限制的样本对;然后再进行一般的最近邻分类.引入最大半径和有效距离,并进一步给出自学习时样本对的评估方法,并且基于实验结果进行了分析.由于来自运输企业的行车数据能够较容易地施加关联限制,本算法比行车数据分类算法CIRP更为经济.对4个UCI数据集的分类结果也显示了算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：223232
    • 提供者：weixin_38633897

  1. 基于k最近邻回归的频谱占用度预测

  2. 认知无线电技术可以在授权用户和非授权用户间进行频谱分配,预测模型的建立可帮助非授权用户推断频谱空洞是否可用,不仅能提升频谱利用率而且还能降低冲突率。采用理论分析、监测实验、数学建模、数据实证等方法,对频谱占用度建模理论进行了研究。针对频谱的可预测性问题,通过对数据集的分析,使用k最近邻(k NN)回归模型预测频谱的信道-场强值。基于观测数据呈现出的周期性,提出了一种针对周期性数据进行优化的k NN模型,并用其进行预测。比较了原始k NN回归模型和优化后的周期性k NN模型在测试数据上的预测精度,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38740144

  1. nQuant.j2se：具有Java Swing的基于成对最近邻的快速算法-源码

  2. nQuant.j2se Java Swing快速基于成对最近邻的算法 基于快速成对最近邻算法的算法可生成高质量256色8位PNG图像，从而最大程度地减少了红唇照片的颜色损失，并支持256种或更少的具有透明度的颜色。 从众所周知的成对最近邻居〜PNN！中衍生出一种新的多级阈值算法。 矢量量化中先前使用的方法。 由于原始方法的时间复杂度显示为O（N3），因此PNN被认为是一种慢速算法。 Kurita和Fraónti等人提出了使用堆结构的更快方法。 使用最近的邻居指针。 该方法的时间复杂度为O（N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 一种基于学习的高维数据c-近似最近邻查询算法

  2. 针对高维数据近似最近邻查询,在过滤-验证框架下提出了一种基于学习的数据相关的c-近似最近邻查询算法.证明了数据经过随机投影之后,满足语义哈希技术所需的熵最大化准则.把经过随机投影的二进制数据作为数据的类标号,训练一组分类器用来预测查询的类标号.在此基础上计算查询与数据集中数据对象的海明距离.最后,在过滤后的候选数据集上计算查询的最近邻.与现有方法相比,该方法对空间需求更小,编码长度更短,效率更高.模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能够提高查询效率,而且方便调控在查询质量和查询处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：729088
    • 提供者：weixin_38653602
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