1) Fuzzy k nearest neighbor rule
模糊K-近邻规则
2) K nearest neighbor rule
K近邻规则
1.
A spam detection method is proposed based on the LZ complexity similarity of symbolic sequences and K nearest neighbor rule.
同时,K近邻规则的延迟学习特性适合于垃圾邮件样本需要动态调整的应用环境。
3) K-nearest neighbor rule
K-近邻规则
4) Fuzzy KNN
模糊k近邻
1.
Pre-selection Sample Method of Fuzzy KNN in Classify of Support Vector Machines
基于模糊k近邻的样本预选取的支持向量机分类算法
5) K-nearest neighbour rule
K-最近邻规则
1.
Study of segmentation algorithm of brain MRI based on K-nearest neighbour rule with threshold segmentation;
基于阈值分割的K-最近邻规则的磁共振脑图像分割算法的研究
6) fuzzy K-nearest neighbor(FKNN)
模糊K最近邻(FKNN)
补充资料：模糊规则
模糊规则的形式为：if x is A then y is B
其中A和B为由论域X和Y上的模糊集合定义的语言值。“x is A”称为前提，“y is B”称为结论。
以上模糊规则可以简写为A → B。本质上模糊规则是定义在X × Y上的二元模糊关系R。A → B有
两种解释，一种是A耦合（coupled with）B:
<math>R=A \rightarrow B = A \times B = \int_{X \times Y}^{}tnorm(\mu_A (x), \mu_B (y))/(x,y)</math>
另一种是A导致（entails）B：
<math>R=A \rightarrow B = \bar{A} \cup B</math>
基于以上两种解释和不同的tnorm, tconorm算子，模糊规则可以有多种合法的计算公式。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条