k近鄰分類器(k-nearest neighbor classifier)是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的計算機科學技術名詞。
基本介紹
- 中文名:k近鄰分類器
- 外文名:k-nearest neighbor classifier
- 所屬學科:計算機科學技術
- 公布時間:2018年
k近鄰分類器(k-nearest neighbor classifier)是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的計算機科學技術名詞。
用官方的話來說,所謂K近鄰算法,即是給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的K個實例(也就是上面所說的K個鄰居), 這K個實例的多數屬於某個類,就把該輸入實例分類到這個類中。案例介紹 如圖1...
近鄰法分類,對被識別樣本某個給定近鄰域中的已知類別的學習樣本數量進行統計,並以其中數量最多的那一類作為分類結果的分類方法。對 k個被識別樣本的近鄰學習樣本進行計算時,假設離被識別樣本最近的5個學習樣本中有3個屬於某類,就把被...
首先,介紹一種全新的基於證據推理框架的信任分類模型,其主要處理不確定信息建模分析問題。面向不同情況,本書講述如不確定數據信任C均值/中值聚類算法、關係數據多中心信任聚類算法、信任K近鄰分類器、快速信任分類器以及不完整數據信任分類...
第1章 近鄰分類方法及其演變 1.1 分類概念、算法 1.2 經典的近鄰分類方法及其演變 參考文獻 第2章 近鄰模型系列方法及其套用 2.1 近鄰模型分類算法 2.2 基於權重k近鄰模型的數據簡化與分類 2.3 模糊k近鄰模型算法在可預測毒物學...
基於示例的學習 基於示例的學習(instance-based learning)是2018年公布的計算機科學技術名詞。定義 根據存儲的訓練樣本直接對新樣本進行賦值的機器學習過程, k 近鄰分類器為典型代表。出處 《計算機科學技術名詞 》第三版。
8.2.2 k-近鄰法分類器 230 8.2.3 k-近鄰法回歸 231 8.2.4 自變數是分類變數 232 8.3 近鄰法的優點和缺點 232 8.4 R語言實戰 233 8.4.1 食材數據 233 8.4.2 鳶尾花數據 234 8.4.3 乳癌檢查數據 236 8.4.4 ...
4.2 K 近鄰分類器 / 44 4.2.1 K 近鄰規則 / 44 4.2.2 K 近鄰分類的距離度量 / 44 4.2.3 基於K 近鄰分類器的分類實驗 / 45 4.3 流形學習 / 46 4.3.1 主成分分析(PCA) / 47 4.3.2 拉普拉斯映...
在二維空間設計分類器便可對未標定路況的樣本進行分類.3基於K-近鄰改進算法的分類 3.1 K-近鄰(K-NN)算法 K-近鄰(K-nearest neighborhood)算法是分類未知數據最直接的方法,其基本思想是: 找到和待分類樣本最相似的k 個已分類樣本...
8.5 K-近鄰分類器 211 8.6 Diabetes 數據集 214 8.7 線性回歸:**小平方回歸 215 8.8 支持向量機 219 8.8.1 支持向量分類 219 8.8.2 非線性SVC 223 8.8.3 繪製SVM 分類器對Iris 數據集的分類效果圖 225 8.8.4 ...
9.4 模糊K 均值聚類 9.4.1 模糊K 均值聚類算法 9.4.2 改進算法 9.5 模糊k 近鄰分類器 9.6 本章 小結 第10章 句法模式識別 10.1 句法模式識別概述 10.2 形式語言的基本概念 10.2.1 基本定義 ...
在相似性度量上,分別用Logistic回歸模型、判別分析、K近鄰分類器構造相似係數和非對稱相似矩陣。在聚類算法上,採用最佳優先搜尋和輪廓係數,改進DBSCAN聚類方法,提出非對稱相似矩陣的BF-DBSCAN算法。本書的研究主題為面板數據聚類分析。隨著...
126模糊k近鄰分類器(282)127討論(283)第13章統計學習理論和支持向量機(284)131引言(284)132機器學習的基本問題和方法(285)1321機器學習問題的表示(285)1322經驗風險最小化(286)1323複雜性與推廣能力(...
第15章 決策樹分類預測模型 148 **節 決策樹分類模型簡介 148 第二節 構建決策樹分類器實例 149 第16章 人工神經網路分類模型 153 **節 人工神經網路模型簡介 153 第二節 構建人工神經網路分類器實例 155 第17章 k 近鄰分類器 ...
4.2 k近鄰法 4.2.1 k近鄰分類器 4.2.2 推導 4.2.3 距離度量的選擇 4.2.4 最近鄰法決策規則的性質 4.2.5 線性逼近排除搜尋算法 4.2.6 分支定界搜尋算法: kd樹 4.2.7 分支定界搜尋算法: ball樹 4.2.8 剪輯...
第3章 相似性:近鄰分類器// 3.1k近鄰法則// 3.2度量相似性// 3.3不相關屬性與尺度縮放問題// 3.4性能方面的考慮// 3.5加權近鄰// 3.6移除危險的樣例// 3.7移除多餘的樣例// 3.8總結和歷史簡評// 3.9鞏固你的知識...
第4章 近鄰法則和集群 4.1 近鄰法 4.2 k近鄰法及模糊k近鄰分類器 4.3 關於近鄰法則的討論 4.4 改進的近鄰法 4.5 集群 4.6 本章小結 練習題 第5章 數據聚類 5.1 數據聚類的三個要點 5.2 ...
4.4 雙量化鄰域距離與K*近鄰分類器 67 4.4.1 雙量化的三層結構 67 4.4.2 雙量化鄰域距離 69 4.4.3 雙量化K*近鄰分類器 72 4.5 實例分析與數據實驗 73 4.5.1 實例分析 74 4.5.2 數據實驗 76 4.6 本章小結 82 ...
實驗1貝葉斯分類器 實驗2Fisher準則實驗 實驗3線性分類器設計 實驗4BP神經網路分類器 實驗5Hopfield神經網路分類器 實驗6支撐向量機(SVM)分類器 實驗7DCT變換及其套用 實驗8基本PCA法分析 實驗9k近鄰法分類器設計 實驗10層次聚類分析 實...
3.6.2 最小距離分類器 3.6.3 K-近鄰分類器 本章參考文獻 第4章 可視化技術及實現 4.1 概述 4.1.1 可視化技術的產生 4.1.2 可視化的研究內容及意義 4.1.3 可視化的分類 4.1.4 可視化的套用 4.2 數據可視化的方法 4...
第8章一類分類技術 8.1一類分類的基本思想 8.2基於密度的一類分類器 8.2.1基於高斯模型的一類分類器 8.2.2基於高斯混合模型的一類分類器 8.2.3基於Parzen窗的一類分類器 8.2.4基於K近鄰的一類分類器 8.3基於支持域的一類分類...
5.2 基於近鄰規則的核爆地震模式識別 5.2.1 基於最近鄰方法的分類器設計 5.2.2 基於K近鄰方法的分類器設計 5.2.3 基於模糊變權x近鄰方法的分類器設計 5.3 基於最小均方誤差準則的分類器設計 5.4 基於Fisher-和KFisher判別的...
第8章 監督分類技術 8.1 引言 8.2 監督分類的基本步驟 8.3 最大似然分類 8.4 高斯混合模型 8.5 最小距離分類器 8.6 平行六面體分類器 8.7 馬氏距離分類器 8.8 非參數分類 8.9 查表分類 8.10k近鄰分類器 8.11光譜角...