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离群检测研究-基于K-近邻树的算法.pdf

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简介：
本文探讨了一种新颖的离群点检测方法——基于K-近邻树的算法。通过构建高效的数据结构来加速和优化异常值识别过程，为数据分析提供了新视角。 为了适应数据集分布形状的多样性并解决密度问题，针对现有算法在离群簇检测方面效果不佳的情况，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。该算法结合了密度和方向因素，并提出了基于K-近邻的不相似性度量方法。通过利用这种度量构建最小生成树并进行有约束的切割，从而识别出离群点。实验结果表明，该算法能够有效检测局部离群点及局部离群簇，并且在与LOF、COF、KNN和INFLO等算法对比中展现了优越性能。

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  • 离群检测研究-基于K-近邻树的算法.pdf
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    本文探讨了一种新颖的离群点检测方法——基于K-近邻树的算法。通过构建高效的数据结构来加速和优化异常值识别过程，为数据分析提供了新视角。 为了适应数据集分布形状的多样性并解决密度问题，针对现有算法在离群簇检测方面效果不佳的情况，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。该算法结合了密度和方向因素，并提出了基于K-近邻的不相似性度量方法。通过利用这种度量构建最小生成树并进行有约束的切割，从而识别出离群点。实验结果表明，该算法能够有效检测局部离群点及局部离群簇，并且在与LOF、COF、KNN和INFLO等算法对比中展现了优越性能。
     
  • 基于K近邻的点云离群点去除方法
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    本研究提出了一种利用K近邻算法来识别并剔除点云数据中的异常值（离群点）的方法，有效提高三维模型的质量和精度。 在MATLAB里，使用K近邻距离判断点云是否为离群点，并予以去除。
     
  • 基于K-近邻法的文本分类算法研究与优化
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    本研究探讨了K-近邻法在文本分类中的应用，并提出相应的优化策略，以提高分类效率和准确性。 文本自动分类是数据挖掘领域的一个重要分支，K-近邻法是一种常用的文本分类算法。通过对K-近邻法的研究，并结合其应用情况分析了该方法的不足之处，在满足一定判定函数的前提下，提出了一种改进后的K-近邻法。这种改进使我们能够避免寻找最优K值的过程，从而降低了计算复杂性并提高了效率。实验结果证明了这一改良算法的有效性。
     
  • 基于改进KD树的K近邻算法Python实现
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    本文章介绍了对传统KD树优化后的K近邻算法，并提供了该算法在Python中的具体实现方法。通过改进提升了搜索效率和准确性。 本段落提供了一个Python实现的基本KNN算法，并结合了KD树的构建与使用方法。在提取最近邻值的过程中采用了大顶堆技术。代码中的每个函数都有详细的注释，并附有一组测试数据，经过验证程序是完整且可用的。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
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    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 基于K-近邻算法的Pima Indians糖尿病预测分析数据集研究
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    本研究利用K-近邻算法对Pima Indians糖尿病预测分析数据集进行深入探究，旨在提高糖尿病早期诊断准确率。 Pima人糖尿病预测分析数据集是一个被广泛应用于机器学习和数据挖掘研究的数据集合。它记录了Pima印第安人的医疗情况，并主要用于判断患者是否患有糖尿病。由于具有代表性、真实性和挑战性，该数据集备受关注。 K-近邻（KNN）算法是一种简单而有效的监督学习方法，特别适用于分类任务。其工作原理是通过测量不同实例之间的距离来对未知样本进行分类决策。在Pima人糖尿病预测分析中，KNN算法可以根据患者的多种医学指标（如血糖浓度、血压和年龄等），找出与其最相似的K个邻居，并依据这些邻居是否患有糖尿病的情况来推断目标患者的风险。 该数据集的特点在于其包含丰富的特征信息及真实的数据记录。它涵盖了诸如体重、胰岛素水平以及日常活动习惯等多个生理与生活因素，这些都是影响糖尿病发生的重要变量。通过综合分析患者的各项指标，KNN算法能够更精确地预测出个体患糖尿病的可能性。 此外，Pima人糖尿病预测数据集还存在一定的挑战性。鉴于糖尿病发病机制复杂且受多种因素的影响，准确预测其风险并非易事。然而凭借强大的分类能力和对各种类型数据的良好适应性，KNN算法在解决这类问题上展现出显著优势。
     
  • 基于MATLAB的K近邻算法实现
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    本项目使用MATLAB语言实现了经典的K近邻(KNN)算法，适用于数据分类任务。通过详细注释和示例数据，便于理解和应用。 KNN的MATLAB实现基于特殊的SONAR数据，提供了M文件及源代码。
     
  • 基于MATLAB的K近邻算法实现
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    本简介介绍了一种利用MATLAB软件实现K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法的方法。通过具体代码和实例分析，展示了如何在数据分类与回归问题中应用该算法，并对其性能进行评估。适合编程初学者及机器学习爱好者参考学习。 k近邻算法的Matlab实现源码，欢迎下载并相互交流学习。
     
  • K-近邻算法（MATLAB）
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    K-近邻算法是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。本教程将介绍如何使用MATLAB实现该算法，并通过实例展示其应用过程。 在处理大量数据时，我们常常会遇到效率问题。通过使用特定算法，我们可以选择性地提取与某个点最近的一些点进行计算，从而显著提高计算效率。
     
  • K近邻算法(KNN)
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    K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单直观的机器学习方法，用于分类和回归问题。它通过计算待预测样本与训练集中各点的距离来确定其邻居，并基于这些邻居的信息进行决策。 核心思想：一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本大多数属于某一个类别，则该样本也归属于这个类别，并具有这类别上样本的特点。KNN算法的效果很大程度上取决于选择合适的K值。 算法包括三个要素： 1. K值的选择； 2. 距离度量的方法； 3. 分类决策规则 对于K值得选择，没有固定的准则，通常根据数据分布情况选取一个较小的数值，并通过交叉验证来确定最适宜的K值。如果选用较小的K值，则预测时会依据更小范围内的训练实例进行判断，这可能会导致过拟合现象出现；反之，若采用较大的K值则可以减少泛化误差，但同时也会增加训练误差。 度量方式通常使用欧氏距离来计算样本之间的相似性。 分类决策规则一般采取多数表决法。