论文研究-K最近邻算法理论与应用综述.pdf

论文研究

k最近邻算法（kNN）是一个十分简单的分类算法，该算法包括两个步骤：（1）在给定的搜索训练集上按一定距离度量，寻找一个k的值。（2）在这个kNN算法当中，根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现，并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制，因此，kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献，详细阐述了每篇文献所使用的改进方法，并对其实验结果进行了分析；通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果，对kNN算法的发展前景无比期待。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

论文研究-K最近邻算法理论与应用综述.pdf

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载