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1)  KNN categorization algorithm
KNN分类算法
2)  KNN classification
KNN分类
1.
Especially,it discusses some key techniques such as web page classification model,purity of web page,weight of feature,KNN classification.
描述了一个完整的中文网页分类系统的设计和实现过程,重点介绍了网页分类中的网页净化、特征加权、KNN分类等关键技术。
3)  KNN classifier
KNN分类器
1.
It improved the KNN classifier in the density factor to eliminate the data incline disa.
在中文文本分类实验中,对KNN分类器进行了基于密度的改进,消除了由于文本分布倾斜对分类器产生的影响。
4)  kNN algorithm
kNN算法
1.
Research of Chinese Web classification method based on improved kNN algorithm;
基于改进的kNN算法的中文网页自动分类方法研究
2.
In this paper we will try to improve it on the basis of researching the kNN algorithm.
kNN算法用已归类的数据训练分类器,它是一种基于实例研究(instancebased learning)文本分类算法。
5)  TCM-KNN algorithm
TCM-KNN算法
1.
We investigated a data preprocessing based invation deteetion system in view of the problems of low check rate and high false alarm rate of the present system,and proposed an effective preprocessing approach to the data preprocessing subsystem,which integrated the basic processing for a data source and TCM-KNN algorithm based data preprocessing cluster.
就基于数据预处理的入侵检测系统进行了研究,并针对数据预处理子系统,提出了一种有效的预处理方法,即将对数据源的基本处理和基于TCM-KNN算法的数据预处理聚类器相结合。
6)  subsection compose algorithm
kNN查询分段排序算法
1.
In order to fit the capability of moving objects we propose a distance-time computing algorithm and a subsection compose algorithm.
采用距离-响应时间计算算法和kNN查询分段排序算法来进行移动对象kNN查询。
补充资料:分类算法


分类算法
sorting algorithms

  到)。到m一1的整数范围中时,则称为是有结构的,可以应用“基数分类”算法,在k(n+m)步内把一个有n个元素的序列分类,其中k为与串长有关的某一常数。另一种情况是要分类的元素缺少结构,其基本运算仅是一对元素之间的大小比较,这种分类称为比较分类。常用的比较分类算法有:选择分类、冒泡分类、归并分类、快速分类、堆分类和希尔(shell)分类等。业已证明,不论何种比较分类算法,把。个元素的序列分类的比较次数都不少于川ogZn。 在分类算法中空间的使用可能有下述三种情况:一是分类在原地而只用少量的工作单元;二是使用指针表示,故至少用n个额外的内存字来表示指针;三是需要另外的存储器来复制要分类的数组或文件。 当分类的文件中包含有一些相同键码的记录时,如果经过分类后这些相同键的记录的相对次序仍然保持不变,则相应的分类算法是稳定的,否则为不稳定的。如果分类算法设计成单处理机完成的,则此分类算法称为串行(或顺序)分类算法;如果分类算法设计成多处理机实现的,则称为并行分类算法。十e几}启}suonf口分类算法(sorting algorithms)将序列a,,aZ,…,晰按非递减(或非递增)顺序重新排列的算法。在实用上常需对记录文件进行分类,这时规定记录中一个或几个字段为关键字,要求按关键字的非递减顺序对文件的各个记录进行分类。职工登记表文件按照职工号排序就是一个例子。 按照存储介质来分,分类问题可分为内部分类和外部分类两类。对存放在内存储器中的数据的分类称为内部分类;如果文件大到不能同时全部装人内存储器中,而有一部分必须放在外存储器上,则相应的分类称为外部分类。此时记录必须按序或成块地存取,在考虑时间复杂度时,必须把存取时间计算在内。 分类问题的时间复杂度与元素的结构特征有关。如果元素是一个有穷字母表上的串,字母在(或能映射
  
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参考词条