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K-近邻分类算法的研究及实现

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摘要

k-近邻(KNN)算法是一种基本的基于实例的学习分类算法,被广泛用于数据挖掘中。它分为学习过程和训练过程两个阶段。在学习阶段,该算法除进行已知数据的简单存储之外不进行其它的操作,而在学习阶段进行绝大多数的计算。每当遇到新的查询实例时,一系列的相似的实例就从存储器中取出,并用来分类新的查询实例。

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来源
《科学技术创新》 |2009年第17期|45-45|共1页
作者
王建伟; 张璞;
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作者单位

华北水利水电学院信息工程学院;

河南职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
k-近邻; KNN; 分类; 数据挖掘;

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