基于knn算法的水果分类

第

卷2 0 0

9 年片 4期月

(【 MPUTER’) TECHN( I X ANI ) ( Y )DEVEI(IM ENT )

计算机技术与发展

V ( 1 ) 9 1 (. )4 Ap 2 0 r 09

基于 KN N算法的医药信息文本分类系统的研究许幸，启蕊张(东药学院医药信息工程学院，东广州 5 0 0 )广广 1 0 6摘要：针对目前医药信息文本分类领域的现状，计并实现了一种基于 K N算法的医药信息文本分类系统。该系统充设 N

分利用了向量空间模型在表示方法上的优势和快速 K NN算法的特点，并采用逆向最大匹配分词方法进行分词，有效提可

高医药信息分类的准确性和信息处理效率。此外，构建了一个医药信息数据集，据集包含 52医药类文本，中训该数 8篇其练文本 4 3, 3篇测试文本 19,在该数据集上对医药信息文本分类系统进行了测试，到了 7 .3 4篇并得 48%的 F值。实验证 明，系统可以较好地实现医药信息文本分类。该 关键词：医药信息；本分类；文向量空间模型； N K N算法中图分类号： 3 1 TP 9文献标识码： A文章编号：6 3—6 9 2 0 )4—0 0 17 2 X( 0 9 0 2 6—0 4

Re e

第

卷2 0 0

9 年片 4期月

(【 MPUTER’) TECHN( I X ANI ) ( Y )DEVEI(IM ENT )

计算机技术与发展

V ( 1 ) 9 1 (. )4 Ap 2 0 r 09

基于 KN N算法的医药信息文本分类系统的研究许幸，启蕊张(东药学院医药信息工程学院，东广州 5 0 0 )广广 1 0 6摘要：针对目前医药信息文本分类领域的现状，计并实现了一种基于 K N算法的医药信息文本分类系统。该系统充设 N

分利用了向量空间模型在表示方法上的优势和快速 K NN算法的特点，并采用逆向最大匹配分词方法进行分词，有效提可

高医药信息分类的准确性和信息处理效率。此外，构建了一个医药信息数据集，据集包含 52医药类文本，中训该数 8篇其练文本 4 3, 3篇测试文本 19,在该数据集上对医药信息文本分类系统进行了测试，到了 7 .3 4篇并得 48%的 F值。实验证 明，系统可以较好地实现医药信息文本分类。该 关键词：医药信息；本分类；文向量空间模型； N K N算法中图分类号： 3 1 TP 9文献标识码： A文章编号：6 3—6 9 2 0 )4—0 0 17 2 X( 0 9 0 2 6—0 4

Re e

大数据,数据挖掘

第３８卷　第１０期２０１１年１０月计算机科学

ＣｏｍｕｔｅｒｃｉｅｎｃｅＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．１０

Ｏｃｔ２０１１一种基于加权ＫＮＮ的大数据集下离群检测算法

王　茜　杨正宽

（）重庆大学计算机学院　重庆４０００４４

摘　要　传统ＫＮＮ算法是在基于距离的离群检测算法的基础上提出的一种在大数据集下进行离群点挖掘的算法，然而ＫＮＮ算法只以最近的第ｋ个邻居的距离作为判断是否是离群点的标准有时也失准确性。给出了一种在大数据集下基于ＫＮＮ的离群点检测算法，即在传统ＫＮＮ方法的基础上为每个数据点增加了权重，权重值为与最近的ｋ个邻居的平均距离，离群点为那些与第ｋ个邻居的距离最大且相同条件下权重最大的点。算法能提高离群点检测的准确性，通过实验验证了算法的可行性，并与传统ＫＮＮ算法的性能进行了对比。关键词　离群点，数据挖掘，权重，划分中图法分类号　ＴＰ３９１　　　文献标识码　Ａ　

ＡｌｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｕｔｌｉｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＬａｒｅＤａｔａｓｅｔＢａｓｅｄｏｎＷｅｉｈｔｅｄＫＮＮ　　　　　　　　　　ｇｇｇ

ＷＡＮＧ　ＱｉａｎＺｈｅｎｋｕａｎ　ＹＡＮＧ　－ｇ

（，，）ＣｏｌｌｅｅｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＣｈｏｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｏｎｉ

Python用KNN算法实现验证码识别

作为一名爬虫爱好者，把互联网作为数据库的同时总会遇到很多坑，其中一个就是验证码，设置验证码一大理由就是为了限制你乱爬，不过对于很多简单的验证码，破解还是相当容易的。比如类似下面这种。最简单的办法是直接用pytesseract库，具体方法请自行搜索。当然如果不想用它，自己来写一个识别算法也并不难。可以用机器学习里面比较基础的KNN算法。

先来介绍一下这个KNN算法，他全称叫K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)，所谓K最近邻，就是离谁最近，是谁的可能性就更大。什么意思，举个例子就明白了。 我现在已经统计了一组手机数据，方便起见，假设只有高端机和低端机两个分类，如下：此时如果有一个新手机T（1500元，15小时），该怎么判断是什么手机呢？我把它们放到同一个坐标系中去比较一下。它并不能很好地跟已知数据完全重合，但不要紧，可以算一下它与其他手机的距离。经过计算，与T的距离D就是这么简单。当然了，这里面只是举个例子所以数据量比较小，当数据量足够大时，比如有200台低端机和300台高端机，选出最接近的200个数据，其中哪种机器多就归到哪种，得出的结论就会比较准确。这就是最简单的KNN算法，离

实现了基于朴素贝叶斯分类算法

基于朴素贝叶斯的数据分类算法的实现

李永超

(南京大学 计算机科学与技术系, 南京 210093)

Implementation of Data Classification Algorithm Based on Naïve Bayesian

Yongchao Li

(Department of Computer Science and Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

Abstract: I implemented a data classification algorithm, which is based on Naïve Bayesian. Data classification is an imperative way of analyzing data, it extracts models depicting important data classifications [1]. There are many methods for data classifications, such as Decision Tre

基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响。事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。

维普资讯

20 0 8年第 7期文章编号： 0 -4 5 20 )70 7 - 1 62 7 (0 8 0 - 50 0 0 4

计算机与现代化 JS A J Y I N AHU IU N I U X A D I A

总第 1 5期 5

一

种改进的应用于噪声数据中的 K N算法 N倪艾玲(徽工业大学计算机学院，徽马鞍山 2 3 0 )安安 40 2

摘要：于实例的 K N算法不可避免地要依赖于数据的质量，原始数据含有噪声，基 N但因而 K N算法的结果势必会因为 N数据中的噪声而受到严重的影响。事实上，多噪声都服从一定的模型，大而且模型一般是已知的。充分利用数据中的噪声模型，以减小噪声对 K NN算法结果的影响。通过实验结果表明该方法是有效的。关键词：分类； . K近邻算法；噪声模型中图分类号：P 0 . T 3 16文献标识码： A

An I p o e e tKNN g

基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法

西北大学学报(自然科学网络版) 2004年1月，第2卷，第1期 Science Journal of Northwest University Online Jan. 2004，Vol.2，No. 1

基于小波变换和分类矢量量化的图像压缩算法

黄 晴，张书玲

（西北大学 数学系，陕西 西安 710069）

摘 要：提出一种用于图像压缩的分类矢量量化算法，该算法在对图像进行多级小波变换后，利

用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，依据矢量能量和零

树矢量综合判定进行矢量分类，并采用了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则和基于成对最近

邻算法(PNN)的LBG算法进行矢量量化，提高了图像的编码效率和重构质量。仿真结果表明，该

算法实现简单，在较低的编码率下，可达到较好的压缩效果。

关 键 词：小波变换，跨频带矢量构造，矢量分类，矢量量化

中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1000-274X(2003)0041-06

图像压缩在图像的传输和存储中起着至关重要的作用。小波变换[1,

文献阅读报告

课程名称： 《模式识别》 课程编号：

题目: 基于划分的聚类算法

研究生姓名: 学 号:

论文评语:

成 绩: 任课教师:

评阅日期:

基于划分的聚类算法

2016-11-20

摘 要:

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究分支，已经提出了许多聚类算法，划分方法是其中之一。基于

划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题。本文介绍了聚类的定义以及聚类算法的种类，详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对他们的性能进行分析，对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行梳理，对其具体应用实例作简要介绍。

关键字： 数据挖掘；聚类；K 均值聚类算法；K 中心点聚类算法；K众数算法；k多层次聚类算法

Partitional clustering algorithms

Abstract: Clustering analy

混合粒子群算法：基于模拟退火的算法

1. 算法原理

模拟退火算法在搜索过程中具有概率突跳的能力，能够有效地避免搜索过程中陷入局部极小解。模拟退火算法在退火过程中不但接受好的解，而且还以一定的概率接受差得解，同时这种概率受到温度参数的控制，其大小随温度的下降而减小。

2. 算法步骤

（1） 随机初始化种群中各微粒的位置和速度；

（2） 评价每个微粒的适应度，将当前各微子的位置和适应值存储在各微子的pi中，将所

有pbest的中适应最优个体的位置和适应值存储在pg中；

（3） 确定初始温度；

（4） 根据下式确定当前温度下各pi的适配值：

eN?(f(pi)?f(pg))/tTF(pi)?

?(f(pi)?f(pg))/t?ei?1（5） 采用轮盘赌策略从所有pi中确定全局最优的某个替代值pg?，然后根据下式更新各

微粒的速度和位置：

vi,j(t?1)???vi,j(t)?c1r1[pi,j?xi,j(t)]?c2r2[pg,j?xi,j(t)]?

xi,j(t?1)?xi,j(t)?vi,j(t?1),j?1,2,...d

??2?C?2C?4C2,C?c1?c2

（6） 计算各微粒新的目标值，更新各微粒的pi值及群体的pg值；

（7） 进行退温

基于Dijkstra算法的路由选择

姓名： 班级： 学号：

摘要：本文阐述了最短路径问题及其算法，采用迪克斯屈拉算法解决最短路由问题。最短路由的问题利用了图的描述，并把算法用C++语言来实现，这就很好地将所学知识和现实生活结合起来。

关键词：最短路径 Dijkstra算法 C++

随着现代通信技术的不断发展，通信网的范围也逐渐扩大，通信网已成为人们生活中不可或缺的一部分了。而随着人们之间通信次数的增加，使的通信网的通信量也随之大量增加。这给通信网带了沉重的负担。如何在现有通信网的基础上提高通信效率，网络利用率和网络可靠性，以满足人们日益增长的对网络通信能力的需求已成为对通信网研究的主要内容。迪克斯屈拉算法是最适合解决网络拓扑中两节点间的最短通信距离的问题的方法之一。本文就如何利用迪克斯屈拉算法解决网络中点到点通信的最短距离问题做了说明，以此提高通信网的通信效率。

一、迪克斯屈拉算法 1、算法介绍

迪克斯屈拉算法是由荷兰计算机科学家迪克斯屈拉（Dijkstra）于1959年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。

其基本原理是：每次新扩展一个距离最短的点，更新与其相邻的点的距