...算法给出类的最小界定域,划分出域内密集区与域外稀疏区。借鉴不同类存在相似样本的类重叠概念,对边界样本进行搜索,组合构成重叠域。子域清理阶段,基于邻近算法（KNN）的邻近性假设,结合不同域的密疏程度,设置样本有效性参数,对域内样本逐个检测以清理噪声。
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(1)基于支持向量机与K邻近算法(K Nearest Neighbor,KNN)相结合的日语依存关系解析,首先使用SVM模型对向量进行分类,对位于分类超平面附近的向量,使用KNN算...
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最邻近算法 k-nearest neighbors approach ; K-Nearest Neighbor algorithm ; KNN ; k nearest neighbor
K邻近算法 k-Nearest Neighbor ; KNN
用最邻近算法 KNN ; k nearest neighbor
K最邻近算法 k-nearest neighbor algorithm ; KNN
与K邻近算法 k-Nearest Neighbor ; KNN
近邻算法 KNN ; K-nearest neighbor ; k nearest neighbor
最近邻算法 KNN ; K-Nearest Neighbor ; Nearest Neighbor Heuristics ; k-nearest neighbors method
邻近点算法 Proximal Point Algorithm
最近邻聚类算法 nearest neighbor-clustering algorithm ; the nearest neighbor clustering algorithm ; NNCA
以最邻近算法为基础，针对以往只能解决一个配送仓库对应多个救灾中心问题的局限性，提出一种多个配送仓库同时对应多个救灾中心的改进最邻近优化算法。
Based on the nearest neighbor algorithm, an improved nearest neighbor algorithm for many-to-many was presented to solve the problem of one-to-many in the past.
因此，这个算法一般被归类为带合并的最佳适合算法：释放的邻近的块被合并，并被保存在按大小搜索的箱子里。
Thus, the general categorization of this algorithm is best-first with coalescing: Freed chunks are coalesced with neighboring ones, and held in bins that are searched in size order.
该算法根据测量邻近点之间的曲率变化关系，优化选择测量点，生成测量路径和DMIS程序。
This algorithm can select appropriate measuring points to create the measuring path and DMIS program according to the curvature relationship between vicinity points.
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻近值来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
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