K最邻近算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类和回归分析方法，其核心思想是基于数据样本间的相似性进行分类或预测。在数据样本较少的情况下，KNN算法能够直接对待分类数据进行分类，从而实现数据的预处理，有效去除数据中心的有害噪声。KNN算法的基本原理是将一个样本空间中的k个最相邻样本的类别作为该...
KNN法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本...
1.一种利用K最邻近法预测径流要素的方法,其特征在于:它包括以下步骤: S1、收集已知流域的场次降雨径流数据; S2、基于非线性相关,提出一组用于预测径流要素的降雨因子,建立数据集; S3、对所有数据进行归一化处理,然后将处理后的数据集划分为训练集和测试集两部分; S4、确定K最邻近回归算法,在整个训练集上建立降雨...
本发明的方法是:后台收集所有读者用户的用户名、阅读书籍名和对应的书籍评分;采用归一化预处理书记评分数据;获取某读者用户的阅读书籍信息;针对评分数据使用标准欧氏距离得到该读者用户的K位邻近用户;采用K最邻近算法汇总K位邻近用户的书籍评分,得到推荐书籍排序;按照推荐书籍的评分排序结果为该读者用户返回推荐书籍。本发...
一种利用K最邻近法预测径流要素的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种利用K最邻近法预测径流要素的方法说明:本发明公开一种利用K最邻近法预测径流的方法,包括步骤:建立数据集,数据集预处理,根据数据集建立...专利查询请上爱企查