K-近邻分类算法的研究及实现  

作　　者：王建伟[1] 张璞[2] 

机构地区：[1]华北水利水电学院信息工程学院,河南郑州450046 [2]河南职业技术学院,河南郑州450000

出　　处：《黑龙江科技信息》2009年第17期45-45,共1页Heilongjiang Science and Technology Information

摘　　要：k-近邻(KNN)算法是一种基本的基于实例的学习分类算法,被广泛用于数据挖掘中。它分为学习过程和训练过程两个阶段。在学习阶段,该算法除进行已知数据的简单存储之外不进行其它的操作,而在学习阶段进行绝大多数的计算。每当遇到新的查询实例时,一系列的相似的实例就从存储器中取出,并用来分类新的查询实例。

关 键 词：K-近邻 KNN 分类 数据挖掘 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]