نتایج جستجو برای: الگوی شناسایی نزدیکترین همسایگی knn
تعداد نتایج: 123452 فیلتر نتایج به سال:
بررسی رفتار جریان رودخانه یکی از موارد اساسی در طراحی، بهره برداری و مطالعات مربوط به مهندسی آب است. از این رو بکارگیری روش های نوین همچون نظریه آشوب در هیدرولوژی و منابع آب به دلیل نوآوری و قابلیت های آن، اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده است. یکی از کاربردهای نظریه آشوب، تعیین خصوصیات کمی و آنالیز سری های زمانی هیدرولوژیکی همچون جریان رودخانه است. به منظور بازسازی فضای حالت، زمان تاخیر از ر...
یکی از اساسیترین عناصر شهری جهت افزایش سطح رفاه اجتماعی مردم شهر، وجود خدمات شهری است. توزیع نامناسب خدمات باعث شکلگیری گروههای اجتماعی در شهرها شده و زمینهساز نابرابری-ها و بیعدالتی در شهرها گردیده به طوری که امروزه فضاهای شهری به عرصه تضادهای اجتماعی بدل شده است. رقابت بر سر دستیابی به امکانات و منافع بیشتر جداییگزینی اقتصادی –اجتماعی را جایگزین جداییگزینی های قومی و نژادی کرده است. بن...
In data mining applications, one of the useful algorithms for classification is the kNN algorithm. The kNN search has a wide usage in many research and industrial domains like 3-dimensional object rendering, content-based image retrieval, statistics, biology (gene classification), etc. In spite of some improvements in the last decades, the computation time required by the kNN search remains the...
KNN algorithm is a simple, effective, non-parametric classification, and has been widely used in text classification, pattern recognition, image and spatial classification. Research on improvements about KNN algorithm has broad application prospects and important scientific significance. Based on analysis about classic KNN and its improved algorithms, we find its over-reliance on the choice of ...
حضور مستمر و فعال نیروی انتظامی نقش موثری در برقراری امنیت و آرامش در سطح شهرها دارد. بنابراین توزیع عادلانه و مکفی مراکز انتظامی در فضاهای شهری عامل مهمی جهت تحقق این نیاز اساسی می باشد. بر این اساس این مقاله به تحلیل توزیع فضایی مراکز انتظامی سطح شهر یزد، با استفاده از نرم افزارهایgis ، spss و excel و در چارچوب روش تحقیق توصیفی- تحلیلی پرداخته است. در این راستا به سنجش درجه توزیع متعادل با اس...
The k Nearest Neighbor (kNN) join operation associates each data object in one data set with its k nearest neighbors from the same or a different data set. The kNN join on high-dimensional data (high-dimensional kNN join) is an especially expensive operation. Existing high-dimensional kNN join algorithms were designed for static data sets and therefore cannot handle updates efficiently. In this...
KNN is one of the most popular classification methods, but it often fails to work well with inappropriate choice of distance metric or due to the presence of numerous class-irrelevant features. Linear feature transformation methods have been widely applied to extract class-relevant information to improve kNN classification, which is very limited in many applications. Kernels have been used to l...
The k-nearest neighbor (kNN) is one of the simplest classification methods used in machine learning. Since the main component of kNN is a distance metric, kernelization of kNN is possible. In this paper kNN and semi-supervised kNN algorithms are empirically compared on two data sets (the USPS data set and a subset of the Reuters-21578 text categorization corpus). We use a soft version of the kN...
K-Nearest Neighbor (KNN) is one of the most popular algorithms for data classification. Many researchers have found that the KNN algorithm accomplishes very good performance in their experiments on different datasets. The traditional KNN text classification algorithm has limitations: calculation complexity, the performance is solely dependent on the training set, and so on. To overcome these li...
K-Nearest Neighbor (KNN) is one of the most popular algorithms for data classification. Many researchers have found that the KNN algorithm accomplishes very good performance in their experiments on different datasets. The traditional KNN text classification algorithm has limitations: calculation complexity, the performance is solely dependent on the training set, and so on. To overcome these li...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید