本文關(guān)鍵詞：K最近鄰算法理論與應(yīng)用綜述　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年21期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： k最近鄰算法(kNN) 人臉識別 文字識別 醫(yī)學(xué)圖像處理

【摘要】：k最近鄰算法(kNN)是一個(gè)十分簡單的分類算法,該算法包括兩個(gè)步驟:(1)在給定的搜索訓(xùn)練集上按一定距離度量,尋找一個(gè)k的值。(2)在這個(gè)kNN算法當(dāng)中,根據(jù)大多數(shù)分為一致的類來進(jìn)行分類。kNN算法具有的非參數(shù)性質(zhì)使其非常易于實(shí)現(xiàn),并且它的分類誤差受到貝葉斯誤差的兩倍的限制,因此,kNN算法仍然是模式分類的最受歡迎的選擇。通過總結(jié)多篇使用了基于kNN算法的文獻(xiàn),詳細(xì)闡述了每篇文獻(xiàn)所使用的改進(jìn)方法,并對其實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析;通過分析kNN算法在人臉識別、文字識別、醫(yī)學(xué)圖像處理等應(yīng)用中取得的良好分類效果,對kNN算法的發(fā)展前景無比期待。
[Abstract]:K nearest neighbor algorithm (kNN) is a very simple classification algorithm, the algorithm consists of two steps: (1) in a given search on the training set according to a certain distance, looking for a k value. (2) in the kNN algorithm, according to the most consistent class of non the parameters classification.KNN algorithm has made it very easy to implement, and it is two times the classification error of the Bayesian error limit, therefore, the kNN algorithm is a classification of the most popular choice. By summing up many articles using the kNN algorithm based on the literature, describes the improvement methods used by each literature, and the experimental results are analyzed; through the analysis of the kNN algorithm in face recognition, text recognition, medical image processing has good classification effect in the application prospect of kNN algorithm is expected to.

【作者單位】： 南京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61602250,No.61503188) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20150983,No.BK20150982) 江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目(No.16KJB520025,No.15KJB470010)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言在模式識別這個(gè)領(lǐng)域中,k最近鄰算法(k NN)是一種主要用于分類以及回歸的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法[1]。k NN算法是所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最為簡單的算法之一,這種基于實(shí)例的算法本身非常的簡單有效,是一種惰性學(xué)習(xí)的算法。目前,涌現(xiàn)出了越來越多的改進(jìn)k NN算法的方法,許多的研究人員對

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本文編號：1440440