1) hyperspheres classification algorithm
超球分类算法
2) k-local hyperplane distance nearest neighbo(rHKNN)algorithm
局部超平面分类算法
3) classification algorithms
分类算法
1.
Three classification algorithms, in which density algorithm and directional density algorithm are put forward by us, and PROXIMITY algorithm by Doctor Byoung Jik Lee, are compared by simulations.
仿真结果表明1)三种路面破损分类算法中,方向密度因子算法对5种常见路面破损类型的整体识别效果最好;2)对于常规算法最难区分的块状裂缝和龟状裂缝,基本密度因子的算法的识别效果最好。
2.
Then,discussed and compared five classification algorithms which have been used in image-based spam filtering were outlined,including support vector machines,decision tree method,maximum entropy model,the DS evidence theory,Bayesian algorithm and the effect of these algorithms.
对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、D-S证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较。
4) classification algorithm
分类算法
1.
Research advances in classification algorithm based on hyper-surface;
基于超曲面的分类算法研究进展
2.
User interest profile classification algorithm based on FCC neural network;
基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类算法
3.
New support vector machine based classification algorithm and its application;
一种新的软间隔支持向量机分类算法
5) classify algorithm
分类算法
1.
This paper makes a brief introduction of the weighted entropy decision tree classify algorithmic used in extension decision-making model, which is to analyze and predict the marketing goals of insurance company.
研究如何用数据挖掘方法获得营销管理决策模型,并简要介绍了为分析、预测保险公司的营销目标,系统所提供的辅助决策模型和采用的加权熵决策树分类算法的设计与实现。
补充资料：分类算法
分类算法
sorting algorithms
到)。到m一1的整数范围中时，则称为是有结构的，可以应用“基数分类”算法，在k(n+m)步内把一个有n个元素的序列分类，其中k为与串长有关的某一常数。另一种情况是要分类的元素缺少结构，其基本运算仅是一对元素之间的大小比较，这种分类称为比较分类。常用的比较分类算法有:选择分类、冒泡分类、归并分类、快速分类、堆分类和希尔(shell)分类等。业已证明，不论何种比较分类算法，把。个元素的序列分类的比较次数都不少于川ogZn。 在分类算法中空间的使用可能有下述三种情况:一是分类在原地而只用少量的工作单元;二是使用指针表示，故至少用n个额外的内存字来表示指针;三是需要另外的存储器来复制要分类的数组或文件。 当分类的文件中包含有一些相同键码的记录时，如果经过分类后这些相同键的记录的相对次序仍然保持不变，则相应的分类算法是稳定的，否则为不稳定的。如果分类算法设计成单处理机完成的，则此分类算法称为串行(或顺序)分类算法;如果分类算法设计成多处理机实现的，则称为并行分类算法。十e几}启}suonf口分类算法(sorting algorithms)将序列a，，aZ，…，晰按非递减(或非递增)顺序重新排列的算法。在实用上常需对记录文件进行分类，这时规定记录中一个或几个字段为关键字，要求按关键字的非递减顺序对文件的各个记录进行分类。职工登记表文件按照职工号排序就是一个例子。 按照存储介质来分，分类问题可分为内部分类和外部分类两类。对存放在内存储器中的数据的分类称为内部分类;如果文件大到不能同时全部装人内存储器中，而有一部分必须放在外存储器上，则相应的分类称为外部分类。此时记录必须按序或成块地存取，在考虑时间复杂度时，必须把存取时间计算在内。 分类问题的时间复杂度与元素的结构特征有关。如果元素是一个有穷字母表上的串，字母在(或能映射
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参考词条