基于区域划分的改进KNN分类算法

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基于区域划分的改进KNN分类算法

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基于区域划分的改进KNN分类算法

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
第一章引言	第6-11页
1.1 选题的背景和意义	第6-7页
1.2 国内外研究现状	第7-9页
1.3 论文的主要研究内容和章节安排	第9-11页
第二章区域划分理论	第11-26页
2.1 区域划分的优劣标准	第12页
2.2 聚类超球区域划分	第12-16页
2.2.1 聚类区域划分原理	第12-13页
2.2.2 聚类区域划分方法	第13-15页
2.2.3 基于聚类超球区域划分的初级分类器	第15-16页
2.3 等半径超球区域划分	第16-19页
2.3.1 等半径超球区域划分原理	第16-17页
2.3.2 等半径超球区域划分方法	第17-18页
2.3.3 基于等半径超球区域划分的初级分类器	第18-19页
2.4 等样本超球区域划分	第19-22页
2.4.1 等样本区域划分原理	第19-20页
2.4.2 等样本区域划分方法	第20-21页
2.4.3 基于等样本超球区域划分的初级分类器	第21-22页
2.5 超长方体区域划分	第22-25页
2.5.1 超长方体区域划分原理	第22页
2.5.2 超长方体区域划分方法	第22-24页
2.5.3 基于超长方体区域划分的初级分类器	第24-25页
2.6 本章小结	第25-26页
第三章基于超球区域划分的改进KNN分类算法	第26-38页
3.1 等半径超球区域个数的确定	第28-29页
3.2 等半径r值的确定	第29-33页
3.2.1 模拟退火算法	第29-32页
3.2.2 使用模拟退火算法求解r	第32-33页
3.3 基于超球区域划分的改进KNN算法	第33-37页
3.3.1 训练阶段初级分类器的构造	第33-34页
3.3.2 测试分类阶段算法的工作流程	第34-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章基于超长方体区域划分的改进KNN分类算法	第38-43页
4.1 训练阶段初级分类器的构造	第38-39页
4.2 测试分类阶段算法的工作流程	第39-42页
4.3 本章小节	第42-43页
第五章实验结果与分析	第43-50页
5.1 实验数据采集	第43页
5.2 实验设计	第43-45页
5.3 实验结果与分析	第45-49页
5.3.1 经典KNN算法分类结果	第45-46页
5.3.2 基于超球区域划分的改进KNN算法分类结果	第46-47页
5.3.3 基于超长方体区域划分的改进KNN算法分类结果	第47-48页
5.3.4 实验结果分析	第48-49页
5.4 本章小结	第49-50页
第六章总结与展望	第50-52页
6.1 工作总结	第50-51页
6.2 工作展望	第51-52页
参考文献	第52-55页
攻读学位期间的研究成果	第55-56页
致谢	第56-57页

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