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...
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...
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
所述的方法中得到推荐书籍排序的方法是:首先获取该读者用户评价过的书籍名称,其次计算出k位邻近用户的总距离,依次获取k位邻近用户的书籍评分数据,再除以总距离得到各自的相关系数权重,此时将k位邻近用户评价过且当前读者用户没有评价过的书籍评分数据乘以各自相关系数权重,最终得到书籍的推荐分数,再将推荐分数由高到低...