1) K-Nearest Neighbor (KNN)
K最近邻(KNN)
2) Support vector machines(SVM)
K-最近邻(KNN)
3) K-nearest neighbor
K-最近邻
1.
To further understand the quantitative structure-activity relationship(QSAR)of fluorine-containing pesticide and improve the prediction precision of QSAR models,a novel nonlinear combinatorial forecast me-thod named Multi-KNN-SVR,multi-K-nearest neighbor based on support vector regression,was proposed.
为深入认识含氟农药生物活性与其结构之间的关系,建立了理想的QSAR模型,从化合物油水分配系数等7个分子结构描述符出发,基于支持向量回归(SVR)和MSE最小原则,经自动寻找最优核函数和非线性筛选描述符,构建了多个K-最近邻(KNN)预测子模型。
4) k-shortest path
k-最短路
1.
By combining k-shortest path algorithm with bi-objective decision-making method,a practical algorithm of acquiring the efficient paths for the bi-objective shortest path problem is developed.
通过综合k-最短路算法和双目标决策方法获得了双目标最短路问题的有效路径实用算法,该算法属多项式算法,可快速求出所有有效路径。
5) k-nearest neighbors
k-最近邻
1.
Using the quality of reducing dimensions of Hilbert curve,the paper presents an approximate k-nearest neighbors query algorithm,and analyzes the quality of the approximate k-nearest neighbors.
利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。
2.
5, SLIQ, SPRINT, association rule, K-means, K-nearest neighbors, Bayesian network, artificial neural network and genetic algorithm, and their parallelism.
5,SLIQ,SPRINT,关联规则,K-平均值,K-最近邻,贝叶斯网络,人工神经网络,遗传算法及并行性进行了研究探讨,为数据挖掘研究者提供借鉴。
6) K-nearest neighbor classifier
K-最邻近
参考词条
补充资料:KNN ceramics
分子式:
CAS号:
性质:铌酸钾钠化学式(Na1-xKx)NbO3,式中x=0.2~0.8。具有钙钛矿型结构的无铅压电陶瓷。X为0.5时,机电耦合系数呈现平坦的峰,其他压电性能也都比较好。具有致密的特点,陶瓷体密度可达理论值99%以上,显现出均匀的细晶结构。还具有居里温度高(420℃左右)、介电常数低、机械品质因素小、频率常数高等特性。但其他压电性不能不及锆钛酸铅系。由于无铅,可减少对环境的污染。主要原料为碳酸钠、碳酸钾和五氧化二铌。采用电子陶瓷工艺,热压烧结,可避免或减少钾、钠在烧结过程的挥发,从而获得致密制品。主要用于制作高频延迟线、光电器件、换能器等。
CAS号:
性质:铌酸钾钠化学式(Na1-xKx)NbO3,式中x=0.2~0.8。具有钙钛矿型结构的无铅压电陶瓷。X为0.5时,机电耦合系数呈现平坦的峰,其他压电性能也都比较好。具有致密的特点,陶瓷体密度可达理论值99%以上,显现出均匀的细晶结构。还具有居里温度高(420℃左右)、介电常数低、机械品质因素小、频率常数高等特性。但其他压电性不能不及锆钛酸铅系。由于无铅,可减少对环境的污染。主要原料为碳酸钠、碳酸钾和五氧化二铌。采用电子陶瓷工艺,热压烧结,可避免或减少钾、钠在烧结过程的挥发,从而获得致密制品。主要用于制作高频延迟线、光电器件、换能器等。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。