会员服务
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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。
Quantization Meets Projection: A Happy Marriage for Approximate k-Nearest Neighbor Search
Arxiv
0+阅读 · 2月3日
COL-Trees: Efficient Hierarchical Object Search in Road Networks
Arxiv
0+阅读 · 1月28日
Towards the Distributed Large-scale k-NN Graph Construction by Graph Merge
Arxiv
0+阅读 · 1月19日
Routing by Analogy: kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts
Arxiv
0+阅读 · 1月5日
ODIN: Object Density Aware Index for CkNN Queries over Moving Objects on Road Networks
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月31日
Distributed Processing of kNN Queries over Moving Objects on Dynamic Road Networks
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月29日
BRkNN-light: Batch Processing of Reverse k-Nearest Neighbor Queries for Moving Objects on Road Networks
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月29日
Rank-based linkage I: triplet comparisons and oriented simplicial complexes
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
Flexible K Nearest Neighbors Classifier: Derivation and Application for Ion-mobility Spectrometry-based Indoor Localization
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
Retrieval-Augmented Classification with Decoupled Representation
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月11日
Clustering-based Imputation for Dropout Buyers in Large-scale Online Experimentation
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月7日
Graph Laplacians on Shared Nearest Neighbor graphs and graph Laplacians on $k$-Nearest Neighbor graphs having the same limit
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月1日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top