نتایج جستجو برای: الگوی شناسایی نزدیکترین همسایگی knn
تعداد نتایج: 123452 فیلتر نتایج به سال:
* U. Johansson and R. König are equal contributors to this paper. Abstract Standard kNN suffers from two major deficiencies, both related to the parameter k. First of all, it is well-known that the parameter value k is not only extremely important for the performance, but also very hard to estimate beforehand. In addition, the fact that k is a global constant, totally independent of the particu...
Activity recognition is one of the most important technology behind many applications such as medical research, human survey system and it is an active research topic in health care and smart homes. Smart phones are equipped with various built-in sensing platforms like accelerometer, gyroscope, GPS, compass sensor and barometer, we can design a system to capture the state of the user. Activity ...
The k-Nearest Neighbor (kNN) classification approach is conceptually simple – yet widely applied since it often performs well in practical applications. However, using a global constant k does not always provide an optimal solution, e. g., for datasets with an irregular density distribution of data points. This paper proposes an adaptive kNN classifier where k is chosen dynamically for each ins...
k Nearest Neighbors (kNN) is one of the most widely used supervised learning algorithms to classify Gaussian distributed data, but it does not achieve good results when it is applied to nonlinear manifold distributed data, especially when a very limited amount of labeled samples are available. In this paper, we propose a new graph-based kNN algorithm which can effectively handle both Gaussian d...
One of the most known and effective methods in supervised classification is the K-Nearest Neighbors classifier. Several approaches have been proposed to enhance its precision, with the Fuzzy K-Nearest Neighbors (Fuzzy-kNN) classifier being among the most successful ones. However, despite its good behavior, Fuzzy-kNN lacks of a method for properly defining several mechanisms regarding the repres...
In multilabel classification each example is represented with features and associated with multiple labels. Multilabel classification aims to predict set of labels for unseen instances. Researchers have developed multilabel classification using both the problem transformation approach and algorithm adaptation approach. An algorithm called MLkNN that follows algorithm adaptation approach has bee...
گونه Arenaria semiromica از استان اصفهان و دو گونه A. assadii و A. longibracteata از محدوده آذربایجان از تیره میخک به عنوان گونههای جدید برای علم گیاهشناسی برای اولین بار معرفی و شرح داده میشوند. کلید جدید شناسایی برای گونههای جنس، جدول مربوط به مقایسه گونههای جدید با نزدیکترین تاکسون به آنها، شرح گونهها و تصاویر مربوط به آنها ارائه شده است.
در این مقاله یک سیستم برای بازشناسی علامتهای ساکن زبان اشارهی فارسی پیشنهاد شده است. این سیستم بر مبنای یک ویژگی شکلی جدید طراحی شده و قادر است با نرخ تشخیص بالایی، علامتهای ساکن الفبای زبان اشارهی فارسی را به طور خودکار بازشناسی کند. در اینسیستم، ابتدا با استفاده از آنالیز مؤلفهی اصلی (PCA)، جهتهای غالب دست را بدست میآوریم و تصاویر را در جهت غالب دست، به نحوی که سیستم مختصات جدید تصویر ...
تبیین مفاهیم تخصصی مورد استفاده در حوزۀ طراحی محیط شرط لازم برای ورود آگاهانه و اندیشمندانه به مباحث و ساخت نظریه در خصوص موضوعاتی است که در این حوزه مطالعه می شوند. با پذیرش این گزاره که «نظر مقدمۀ عمل است»، طبیعی است که استفاده از مفاهیمی که به درستی تبیین نشده باشند، علاوه بر ایجاد بدفهمی در «عرصۀ نظر»، در «عرصۀ عمل» نیز آثار خود را نشان دهد. از این رو تبیین صحیح مفاهیم تخصصی فراتر از جدا...
The k nearest neighbor (kNN) rule is one of the most used techniques in data mining and pattern recognition due to its simplicity and low identification error. However, the computational effort it requires is directly related to the dataset sizes, hence delivering a poor performance on large datasets. ::: The :::: use :: of :::::::: graphics processing units (GPU) ::: has :::::::: improved ::::...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید