...是相似的,可以划归至同一个簇;否则,它们不相似,因而不属于同一个簇. 计算密度的方法又分为基于最近邻的(Nearest-Neighbor,NN)方法和基于单元的(cell.based)方法. NN方法根据数据集的自身分布来定义密度.它规定密集区...
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...:深入分析了传统的基于密度的聚类方法的特点和存在的问题及讨论了基于密度聚类算法研究现状,提出了一种改进的基于密度分布函数的聚类算法.使用K最近邻(KNN)的思想度量密度以寻找当前密度最大点,即中心点.并使用区域比例,将类从中心点开始扩展,每次扩展的同时引入半径比例因子以发现核心...
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...;步骤7---选择出现频率最大的类标号作为未知样本的类标号。本实施例,对于车型检测,目前我们使用K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,该方法的思路是: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...
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最近邻搜索 Nearest Neighbor Search ; KNNs ; NNS
最近邻点插值法 Nearest Neighbor
最近邻插值 Nearest Neighbor Interpolation ; Nearest Interpolation
最近邻算法 KNN ; K-Nearest Neighbor ; Nearest Neighbor Heuristics ; k-nearest neighbors method
最近邻居 nearest neighbor ; NN
最近邻分类器 Nearest Neighbor Classifier ; KNNC ; nearest neighborhood classifier ; Nearest Neighbor
最近邻频率 nearest neighbor frequency
最近邻体法 Nearest neighbor method ; Nearest-neighbor
最近邻估计 nearest neighbor estimate
Reverse Nearest Neighbor(RNN) query between line is put forward. That is finding the line segments that have query line segment as one of their nearest neighbors.
提出一种基于平面线段的反向最近邻查询方法,用于找出线段集中以查询线段作为最近邻的线段。
参考来源 - 基于Voronoi图的线段反向最近邻查询In real-time update algorithm of nearest neighbor query of moving objects, safe area is always an irregular convex polygon which is difficult to solve.
在移动对象最近邻查询实时更新算法中,安全区一般是难以求解的不规则凸多边形。
参考来源 - 移动对象最近邻查询实时更新算法·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
您的最近邻会非常相似。
Thus, the nearest neighbor to yourself is likely very similar.
从目前的这种描述看来,最近邻非常类似于回归和分类。
So, at this point, this description should sound similar to both regression and classification.
本文将讨论四种常用的数据挖掘技术中的最后一种:最近邻。
This last article will discuss the last of the four common data mining techniques: Nearest Neighbor.
So, for example, we could talk about the n equals 2 state, so that's this state here, and it's also what we could call the first excited state. So we have the ground state, and if we excite an electron into the next closest state, we're at the first excited state, or the n equals 2 state.
例如,我们可以考虑n等于2的状态,它在这里,它也被称作是第一激发态,我们有基态,如果我们把一个电子,激发到它最近邻的态,那就是第一激发态,或者n等于2的态。
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