k近邻分类相关论文
针对于类不平衡的偏标记学习问题,提出一种可以较有效处理类不平衡问题的偏标记K近邻学习算法(K-nearest neighbor algorithm for c......
随着云计算技术的快速发展,云服务商为用户提供了性能强大且具有弹性的数据存储和计算资源,将数据挖掘工作外包至云环境可以显著降......
近年来,图像信息科学在生活中被越来越广泛地应用,图像信息提取技术也相应成为了该领域的研究热点,其中图像小波变换算法和K近邻分......
样本之间相似性的度量是模式识别领域所研究的核心问题之一,特征变换和测度学习在模式识别中具有十分重要的意义,对很多分类和聚类......
函数型数据的理论研究已经得到了很好的发展,目前函数型数据的应用研究也越来越得到学者们的广泛关注。函数型数据分类问题是函数......
现实中的数据往往具有多标记性。例如,一张图片可能同时包含“沙漠”、“骆驼”和“蓝天”等语义标注;一篇新闻报道可能同时包含“......
近邻分类是机器学习的重要研究内容之一。其中K近邻分类算法是一种非常典型的非参数懒惰学习方法,因其简单有效等特性被广泛应用于......
随着信息技术日新月异的发展,文本数据呈爆炸式增长,文本分类与聚类也随之成为研究热点。K近邻算法和非负矩阵分解算法是文本分类......
如何准确的解读人类的情绪状态一直是人工智能、医学、计算机等领域的科研工作者急需解决的问题,在情绪识别研究领域中,研究学者不......

