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带学习过程的随机K最近邻算法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 带学习过程的随机K最近邻算法

    • Random K-nearest neighbor algorithm with learning process

    • “在机器学习领域，研究者提出了随机KNN算法，有效提升了分类精度和效率，解决了k值选择难题。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第1期 页码：209-220
    • 作者机构：

      中国科学院大学 成都计算机应用研究所， 成都 610299

    • 作者简介：

      付忠良（1967-），男，研究员，博士.研究方向：机器学习，机器视觉.E-mail： fzliang@casit.com.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(6197010131);四川省重大科技专项项目(2021YFS0019)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220202    

      中图分类号： TP18

    • 收稿：2022-03-03，

      纸质出版：2024-01-30

    移动端阅览

  • 付忠良,陈晓清,任伟等.带学习过程的随机K最近邻算法[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(01):209-220. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220202.

    FU Zhong-liang,CHEN Xiao-qing,REN Wei,et al.Random K-nearest neighbor algorithm with learning process[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(01):209-220. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220202.

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