目前机器翻译的主流做法都是大数据+大参数模型做文本生成任务,而这篇论文则是利用kNN算法设计了新的机器翻译系统——即使用kNN算法在大规模的预处理数据上做检索,搜寻最相似的k条数据来辅助翻译模型的生成。 作者认为使用kNN算法来做机器翻译有三大优点:1.表达能力强:kNN算法可以在翻译生成时检索任意量的数据;2. 适...
KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法.首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作.然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户.最后找出与可疑用户...
漳州师范学院毕业论文(设计) KNN算法及改进 THE ALGORITHM OF KNN AND IMPROVEMENT 姓名: 程至镖 学号: 090803158 别: 计算机科学与工程系业:计算机科学与技术级: 09 指导教师: 周忠眉 2011年4月24日摘要数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型 的数据分析技术,已被广泛应用...
提出的预测模型在准确率方面优于其他预测模型,预测精度为0.90,KNN-SVM模型是获得准确预测关键,这表明可以通过设计模型体系结构来提高模型的性能。
Let’s start by looking at “k” in the kNN. Since the algorithm makes its predictions based on the nearest neighbors, we need to tell the algorithm the exact number of neighbors we want to consider. Hence, “k” represents the number of neighbors and is simply a hyp...
K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)是一种经典的有监督学习方法,也可以被归为懒惰学习(Lazy Learning)方法。它基于“物以类聚”的原理,假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。 KNN算法的工作原理简单且直观,当需要将一个测试样本分类时,它首先会计算测试样本与所有训练样本之间的距离,然后根据距...
KNN原理K值的选择 knn的k值如何选择 1. KNN算法的三个基本要素 (1)k值的选取。(在应用中,k值一般选择一个比较小的值,一般选用交叉验证来取最优的k值) (2)距离度量。(Lp距离:误差绝对值p次方求和再求p次根。欧式距离:p=2的Lp距离。曼哈顿距离:p=1的Lp距离。p为无穷大时,Lp距离为各个维度上距离的最大值...
1.1. K-近邻算法(KNN)概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法 定义: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最近邻)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。 距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离 ...
在机器学习领域,KNN(K-Nearest Neighbors,K最近邻)算法是一种简单而有效的分类和回归方法。然而,随着特征维度的增加,KNN算法的性能会受到严重影响,这就是所谓的“维度灾难”。维度灾难是指在高维空间中,数据点之间的距离变得非常稀疏,导致许多基于距离的算法(如KNN)失效。那么,KNN算法如何应对维度灾难?又有哪些具体措...
model1 = fitcknn(Dat_trainset, Labs); % 标准化数据并训练 KNN 模型 % 训练多类分类模型 model2 = fitcecoc(Dat_trainset, Labs); % 训练多类分类模型 %GRNN model3 = newgrnn(Dat_trainset',Labsn',5); % 保存模型 save model.mat model1 model2 model3; % 将模型保存到文件中 ...