Thuật toán phân loại KNN

Bài viết Ứng dụng thuật toán SVM và KNN trong xây dựng mô hình phân loại trái dừa có sáp và không sáp tại Việt Nam trình bày phương pháp và kết quả phân loại trái dừa sáp và không sáp tại tỉnh Trà Vinh, Việt Nam. Mô hình thực nghiệm được xây dựng để lấy mẫu và xử lý tín hiệu sóng âm thu được từ việc tác động cơ học vào trái dừa thông qua nhiều phương pháp tác động khác nhau.

6p vianapatricia 22-06-2022 29 7   Download

Bài viết trình bày việc tìm hiểu và lựa chọn phương pháp phân loại theo hướng đối tượng sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) để chiết tách bề mặt không thấm ở nông thôn, nơi có sự xen lẫn lớn của các đối tượng.

8p viirenerosenfeld 26-05-2022 20 2   Download

Nghiên cứu sẽ tập trung vào đánh giá kết quả phân loại các lớp phủ và bề mặt không thấm để khẳng định tính hiệu quả và độ tin cậy của phương pháp thực hiện. Diện tích của bề mặt không thấm năm 2021 là cơ sở để so sánh với các diện tích bề mặt không thấm của các năm trước đó cung cấp được sự mở rộng diện tích bề mặt không thấm trong quá trình đô thị hóa ở thành phố lớn nhất nước ta giúp cho các nhà quy hoạch thành phố đưa ra các chính sách quy hoạch phát triển bền vững đô thị.

9p viindranooyi 04-05-2022 26 2   Download

Iris (hoa Diên Vĩ) là một loài hoa đẹp, đại diện cho sự may mắn, tình yêu, lòng dũng cảm, trung thành và sự khôn ngoan. Trong bài viết này, tác giả đề xuất mô hình phân lớp dữ liệu, dự đoán hoa Iris trên cơ sở ứng dụng bộ công cụ Weka và các thuật toán Naïve Bayes, Random Forest và KNN.

6p vivelvet2711 06-09-2021 155 5   Download

Quan trắc sự mở rộng bề mặt không thấm sử dụng ảnh vệ tinh là phương pháp hiệu quả cho phạm vi rộng lớn và đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh SPOT-5 và Sentinel-2 thu được trong các năm 2002, 2009 và 2016 đã được sử dụng để phân loại thành bốn lớp phủ bề mặt bao gồm nước, thực vật, đất trống và bề mặt không thấm sử dụng thuật toán phân loại KNN (fuzzy K-Nearest Neighbors) trên phần mềm eCognition.

8p vivinci2711 20-08-2019 61 4   Download

Bài toán phân loại văn bản, thực chất, có thể xem là bài toán phân lớp. Phân loại văn bản tự động là việc gán các nhãn phân loại lên một văn bản mới dựa trên mức độ tương tự của văn bản đó so với các văn bản đã được gán nhãn trong tập huấn luyện. Nhiều kỹ thuật máy học và khai phá dữ liệu đã được áp dụng vào bài toán phân loại văn bản, chẳng hạn: phương pháp quyết định dựa vào Bayes ngây thơ (Naive Bayes), cây quyết định (decision tree), k–láng giềng gần nhất (KNN), mạng nơron (neural network),…...

12p sunshine_7 22-07-2013 276 63   Download