在模式识别领域中，最近鄰居法（KNN算法，又譯K-近邻算法）是一种用于分类和回归的無母數統計方法，由美国统计学家伊芙琳·费克斯和小約瑟夫·霍奇斯于1951年首次提出，后来由托馬斯·寇弗（英语：Thomas M. Cover）扩展。在这两种情况下，输入包含特徵空間中的k个最接近的训练样本。 在k...

k-均值算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把 n {\displaystyle n} 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此...

邻里成分分析（Neighborhood components analysis，NCA）是一种监督式学习的方法，根据一种给定的距离度量算法对样本数据进行度量，然后对多元变量数据进行分类。在功能上其和k近邻算法的目的相同，直接利用随即近邻的概念确定与测试样本临近的有标签的训练样本。 邻...

保持一定大的距离。 k {\displaystyle k} 近邻规则是模式识别领域广泛使用的一种简单有效的方法。它的效果的好坏只依赖于确定最近邻的距离度量。基于欧式距离度量学习函数的大间隔最近邻居分类算法能够很好的改善 k {\displaystyle k} 近邻算法分类效果。 大间隔最近邻居算法...

trees可以用来解决这个问题。如果数据包含一些相互关联的特征组，那么更小的组更容易被选择。 Lin和Jeon在2002年指出了随机森林算法和K-近邻算法(k-NN)的关系。 事实证明，这两种算法都可以被看作是所谓的“加权邻居的方案”。这些在数据集 { ( x i , y i ) } i = 1 n {\displaystyle...

{\displaystyle \log _{b}(n)=\log _{k}(n)\div \log _{k}(b)} ，而 log k ⁡ ( b ) {\displaystyle \log _{k}(b)} 是常数。 任何仅通过元素比较进行搜索的算法，都可以用一棵二叉比较树来表示。这棵树中，从根节点出发，到...

{\displaystyle m} 的无偏估计，但大多数估计量在适当条件下都是一致的。 这是非参数回归模型的非详尽列表。 最邻近法，参考[{最近邻插值}]]和K-近邻算法 决策树学习 核回归 局部回归 多元自适应回归样条 平滑样条 神经网络 高斯过程回归也称克里金法，假设回归曲线的先验为正态分布，并假设误...

邻域是交换任意两城市产生的排列集合。良定义的到邻态的方法称为移动，不同移动会产生不同的邻态集。 爬山算法之类启发法逐个寻找更好的邻态来移动，并在无更好邻态时停止，显然这很容易陷入局部最优。元启发算法利用解的邻域作为探索解空间的一种方式，虽然更喜欢较好的邻态，但也接受较差的邻...

近邻和最短路径问题。 许多选择算法是由排序算法推广而来，反之，一些排序算法可由反复应用选择算法推导出来。 最简单的选择算法是通过遍历列表找到最小（或最大）的元素，在此过程中跟踪当前的最小（或最大）值。这种算法与选择排序有关。相反地，最困难的选择算法是寻找中位数，这必然需要n/2的空间。...

一个重要且广泛研究的子类是图算法，特别是图遍历算法，用于查找给定图中的特定子结构 - 例如子图，路径，电路等。例子包括Dijkstra算法，Kruskal算法，最近邻算法和Prim算法。 这个类别的另一个重要子类是字符串搜索算法，它搜索字符串内的模式。两个着名的例子是Boyer...

这通常会导致错误地切割集群边界（这并不奇怪，因为该算法优化的是集群中心，而不是集群边界）。 K-means 有许多有趣的理论特性。 首先，它将数据空间划分为一种称为 Voronoi 图的结构。 其次，它在概念上接近最近邻分类，因此在机器学习中很受欢迎。 第三，它可以看作是基于模型的聚类的变体，Lloyd 算法可以看作是下面讨论的该模型的期望最大化算法的变体。...

tessellation，狄利克雷镶嵌）是由烏克蘭数学家格奧爾吉·沃羅諾伊建立的空间分割算法。灵感来源于笛卡尔用凸域分割空间的思想。在几何、晶体学、建筑学、地理学、气象学、信息系统等许多领域有广泛的应用。 沃洛诺伊图的单元被称为泰森多边形。 建立泰森多边形算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网，即构建Delaunay三角网。建立泰森多边形的步骤为：...

DD-HDS会关注原空间与输出空间中的小距离，同时惩罚假邻域与撕裂；(2) DD-HDS通过距离分布调整权函数，以考虑度量集中现象。 流形雕刻（manifold sculpting）用分级优化寻找嵌入。与其他算法类似，它也会计算k个最近邻点，并试图求出能保留局部邻域关系的嵌入。流形雕刻可以缓慢地将方差从高维缩...

目前，常用的分类器有线性分类器、k-近邻（k-NN）、高斯混合模型、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树算法和隐马尔可夫模型（HMM）。各种研究表明，选择合适的分类器可以大大提高系统的效率与精度。以下简要说明每个算法： 线性分类器：特征以向量的形式表示，通过计算特征的线性组合来分类。 k-近邻算法...

SPSS中包括层次聚类分析 Qlucore Omics Explorer中包括分层聚类分析 Stata中包括层次聚类分析 CrimeStat中实现了近邻层次聚类算法 Nielsen, Frank. 8. Hierarchical Clustering. Introduction to HPC with MPI...

模式识别，特别是光学字符识别 统计分类，参见KNN（k-nearest neighbor algorithm） 计算机视觉 数据库，如基于内容的图像检索 编码理论，见最大似然编码 数据压缩，见MPEG-2标准 向导系统 网络营销 DNA测序 拼写检查，建议正确拼写。 剽窃侦查 相似比分算法，用来推断运动员的职业表现。...

算法由Robert J. Renka提出，Netlib的toms库中的算法661提供该算法。 谢泼德法的另一个修改版是仅使用半径R范围内的最近邻（而不是完整样本）来计算插值。在这种情况下，权重略有修改： w k ( x ) = ( max ( 0 , R − d ( x , x k ) )...

database）、向量存储或向量搜索引擎是一种能够存储向量（固定长度的数值列表）及其他数据项的数据库。向量数据库通常实现一种或多种近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）算法，使用户可以使用查询向量搜索数据库，以检索最匹配的数据库记录。 向量是数据在高维空间中的数学表示。在这个空间中，...

近邻相互作用即可进行稳定子测量 ，完美契合超导量子比特和离子阱等主流硬件平台的固有架构，进而简化了器件设计并被Google、中国科学技术大学等团队采用。加之其受益于如最小权完美匹配（MWPM）等相对简单且高效成熟的解码算法，这些算法能利用错误的几何特性，在实践中表现接近最优并已实现实时解码。...

5} 。 有許多不同的插值方法，其中一些在下面描述。 在選擇適當的算法時需要考慮的一些問題是：方法有多準確？ 它的計算成本有多高？ 插值有多平滑？ 需要多少數據點？ 最簡單的插值方法是找到最近的數據值，並分配相同的值。這種方法又稱為最近鄰插值。在簡單的問題中，不太可能使用這種方法，因為線性插值（見下一...

「waifu」（维基词典）是英语中关于动漫的俚语，指一些深受观众喜爱的女性角色；「2x」表示放大两倍。 各种图像缩算法效果的比较（英语：Comparison gallery of image scaling algorithms） Release 0.13.2. 2018年11月18日...

循例學習（英語：instance-based learning)，有時也稱為記憶式學習(英語：memory-based learning)，是一系列學習演算法，它不執行明確一般化，而是將新實例與訓練過程中已儲存在記憶體中的實例進行比較。由於計算被推遲到觀察到新實例為止，因此這些演算法有時被稱為“遲緩”（英語：lazy，或依原文翻為“惰性”)。...

方法实例中，一个集合的签名可看作是它的哈希值。其它局部性敏感哈希技术还有针对集合间的海明距离，以及向量间的余弦距离等。另外，局部性敏感哈希还在最近邻搜索算法有着重要的应用。 Broder, Andrei Z., On the resemblance and containment of documents...

Platform）是在全球范围内运营的分布式云计算平台。Akamai通过全球130个国家/地区近1,500个网络中的约325,000台服务器，部署了分布最广泛且高度分散的内容交付网络（英語：CDN）。每个Akamai服务器都配备了专有软件，该软件使用复杂的算法来处理附近用户的请求，然后提供请求的内容。 December 17...

network）。地理统计相关算法已融入地理信息系统（GIS）等许多应用场景。 地理统计与插值方法密切相关，但远不止简单的插值问题。地理统计技术依赖基于随机函数（或随机变量）理论的统计模型来模拟与空间估计和模拟相关的不确定性。 许多更简单的插值方法/算法，例如反距离加权、双线性插值和最近邻...

制火器，能击百步外。先良王南征时，公以布衣从军，献连珠火炮法。下江山县有功，王承制授以道员扎付。仁皇帝召见，喜其能文，命直南书房，赏学士衔。公善天文算法，与南怀仁诘论，怀仁为之屈，心甚忮刻，因诬公通东洋。上大怒，遣戍黑龙江。后赦还，卒于旅邸，人共惜之。” 《清史稿·艺术传四·戴梓传》:“后赦还家，留于铁岭，遂隶籍。”...

去馬賽克（英語：demosaicing，也写作de-mosaicing、demosaicking或debayering）是一種數位影像處理演算法，目的是从覆有濾色陣列（英语：Color filter array）（Color filter array，簡稱CFA）的感光元件所輸出的不完全色彩取樣中，...

演算法能基於目標斑點的期待特徵，進行目標斑點與不相關斑點的分類。在斑點的二元分類中，以下演算法被各個研究使用：監督學習如決策樹、K-近鄰演算法、支援向量機等，無監督學習如k-平均演算法、混合模型等。此外，深度學習模型如VGG-16、ResNet50等，也可以協助斑點分類與影像分割。 特徵檢測 高斯拉普拉斯...

学认为第二维里系数是因双分子吸引力产生，第三系数是因三分子排斥力产生。在氩的液相中，一个原子有12个最近的邻原子，并且有多达32个次近邻原子。在固相中，所有原子都被锁定在结晶格子中，相互作用邻原子的数量是无限的。因此，n = 30甚至更大，是完全合理的，尽管令人惊讶。...

睡眠自动分期是指利用计算机算法或人工智能技术来对睡眠过程中的不同阶段进行识别和分类的方法。睡眠分期是睡眠质量评估和睡眠相关疾病诊断的重要依据，但传统的人工分期方法耗时费力，且存在主观差异。因此，睡眠自动分期具有重要的临床意义和研究价值，帮助医生诊断睡眠障碍、提高睡眠质量、优化睡眠周期等。...

腦屏障的能力更強，而能更快、更完全滲透到中樞神經系統。氫嗎啡酮按每毫克計算的效力被認為是嗎啡的5倍，轉換比率在4-8倍之間變動，但臨床通常採用5倍的算法。 腎功能異常的個體在使用氫嗎啡酮時須謹慎，因為氫嗎啡酮的生物半衰期可能會增加到40小時。靜脈注射氫嗎啡酮的典型半衰期為2.3小時。口服給藥後，最大血藥濃度水平通常在...