Littérature scientifique sur le sujet « KNN CLASSIFIER »
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Articles de revues sur le sujet "KNN CLASSIFIER"
Demidova, Liliya A. « Two-Stage Hybrid Data Classifiers Based on SVM and kNN Algorithms ». Symmetry 13, no 4 (7 avril 2021) : 615. http://dx.doi.org/10.3390/sym13040615.
Texte intégralHu, Juan, Hong Peng, Jun Wang et Wenping Yu. « kNN-P : A kNN classifier optimized by P systems ». Theoretical Computer Science 817 (mai 2020) : 55–65. http://dx.doi.org/10.1016/j.tcs.2020.01.001.
Texte intégralPAO, TSANG-LONG, YUN-MAW CHENG, YU-TE CHEN et JUN-HENG YEH. « PERFORMANCE EVALUATION OF DIFFERENT WEIGHTING SCHEMES ON KNN-BASED EMOTION RECOGNITION IN MANDARIN SPEECH ». International Journal of Information Acquisition 04, no 04 (décembre 2007) : 339–46. http://dx.doi.org/10.1142/s021987890700140x.
Texte intégralMurugan, S., Ganesh Babu T R et Srinivasan C. « Underwater Object Recognition Using KNN Classifier ». International Journal of MC Square Scientific Research 9, no 3 (17 décembre 2017) : 48. http://dx.doi.org/10.20894/ijmsr.117.009.003.007.
Texte intégralMohamed, Taha M. « Pulsar selection using fuzzy knn classifier ». Future Computing and Informatics Journal 3, no 1 (juin 2018) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1016/j.fcij.2017.11.001.
Texte intégralKhan, Asfandyar, Abdullah Khan, Muhammad Muntazir Khan, Kamran Farid, Muhammad Mansoor Alam et Mazliham Bin Mohd Su’ud. « Cardiovascular and Diabetes Diseases Classification Using Ensemble Stacking Classifiers with SVM as a Meta Classifier ». Diagnostics 12, no 11 (26 octobre 2022) : 2595. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112595.
Texte intégralWidyadhana, Arya, Cornelius Bagus Purnama Putra, Rarasmaya Indraswari et Agus Zainal Arifin. « A Bonferroni Mean Based Fuzzy K Nearest Centroid Neighbor Classifier ». Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi 14, no 1 (28 février 2021) : 65–71. http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v14i1.959.
Texte intégralZheng, Shuai, et Chris Ding. « A group lasso based sparse KNN classifier ». Pattern Recognition Letters 131 (mars 2020) : 227–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2019.12.020.
Texte intégralWang, Zhiping, Junying Na et Baoyou Zheng. « An Improved kNN Classifier for Epilepsy Diagnosis ». IEEE Access 8 (2020) : 100022–30. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2996946.
Texte intégralTaguelmimt, Redha, et Rachid Beghdad. « DS-kNN ». International Journal of Information Security and Privacy 15, no 2 (avril 2021) : 131–44. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.2021040107.
Texte intégralThèses sur le sujet "KNN CLASSIFIER"
Mestre, Ricardo Jorge Palheira. « Improvements on the KNN classifier ». Master's thesis, Faculdade de Ciências e Tecnologia, 2013. http://hdl.handle.net/10362/10923.
Texte intégralThe object classification is an important area within the artificial intelligence and its application extends to various areas, whether or not in the branch of science. Among the other classifiers, the K-nearest neighbor (KNN) is among the most simple and accurate especially in environments where the data distribution is unknown or apparently not parameterizable. This algorithm assigns the classifying element the major class in the K nearest neighbors. According to the original algorithm, this classification implies the calculation of the distances between the classifying instance and each one of the training objects. If on the one hand, having an extensive training set is an element of importance in order to obtain a high accuracy, on the other hand, it makes the classification of each object slower due to its lazy-learning algorithm nature. Indeed, this algorithm does not provide any means of storing information about the previous calculated classifications,making the calculation of the classification of two equal instances mandatory. In a way, it may be said that this classifier does not learn. This dissertation focuses on the lazy-learning fragility and intends to propose a solution that transforms the KNNinto an eager-learning classifier. In other words, it is intended that the algorithm learns effectively with the training set, thus avoiding redundant calculations. In the context of the proposed change in the algorithm, it is important to highlight the attributes that most characterize the objects according to their discriminating power. In this framework, there will be a study regarding the implementation of these transformations on data of different types: continuous and/or categorical.
Neo, TohKoon. « A Direct Algorithm for the K-Nearest-Neighbor Classifier via Local Warping of the Distance Metric ». Diss., CLICK HERE for online access, 2007. http://contentdm.lib.byu.edu/ETD/image/etd2168.pdf.
Texte intégralBel, Haj Ali Wafa. « Minimisation de fonctions de perte calibrée pour la classification des images ». Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00934062.
Texte intégralMackových, Marek. « Analýza experimentálních EKG ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2016. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-241981.
Texte intégralPavani, Sri-Kaushik. « Methods for face detection and adaptive face recognition ». Doctoral thesis, Universitat Pompeu Fabra, 2010. http://hdl.handle.net/10803/7567.
Texte intégralL'objectiu d'aquesta tesi és sobre biometria facial, específicament en els problemes de detecció de rostres i reconeixement facial. Malgrat la intensa recerca durant els últims 20 anys, la tecnologia no és infalible, de manera que no veiem l'ús dels sistemes de reconeixement de rostres en sectors crítics com la banca. En aquesta tesi, ens centrem en tres sub-problemes en aquestes dues àrees de recerca. En primer lloc, es proposa mètodes per millorar l'equilibri entre la precisió i la velocitat del detector de cares d'última generació. En segon lloc, considerem un problema que sovint s'ignora en la literatura: disminuir el temps de formació dels detectors. Es proposen dues tècniques per a aquest fi. En tercer lloc, es presenta un estudi detallat a gran escala sobre l'auto-actualització dels sistemes de reconeixement facial en un intent de respondre si el canvi constant de l'aparença facial es pot aprendre de forma automàtica.
Marin, Rodenas Alfonso. « Comparison of Automatic Classifiers’ Performances using Word-based Feature Extraction Techniques in an E-government setting ». Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-32363.
Texte intégralLin, Ping-Min, et 林秉旻. « A real-time fall detection system using human body contours information and kNN classifier ». Thesis, 2008. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/17980118041306113240.
Texte intégral國立交通大學
多媒體工程研究所
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In the province of Human Computer Interaction, monitor system is an important study. As long as the situation of aging society becomes more and more serious, the care costs will increase plenty. That is the reason so many domestic and foreign scholars throw themselves into the research of elderly care monitor system in order to support the existing care system and reduce the huge expenditures of labor costs. This research used and integrated the human face detection system developed by our laboratory to get the characteristics of the human body and track that. And also used k-th Nearest Neighbor classification to classify the human postures. Then using the information of the changing rate collected by many experiments this research finally can develop a fall detection system.
BHATT, PRASHANT. « CONTENT ACCESS USING FACE BIOMETRICS ». Thesis, 2018. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/16578.
Texte intégralMANOJ, DIVI SAI. « COGNITIVE ASSESSMENT THROUGH THE ANALYSIS OF EEG SIGNALS ». Thesis, 2015. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/16577.
Texte intégralLivres sur le sujet "KNN CLASSIFIER"
Pathak, Sudhir, et Soudamini Hota. KNN Classifier Based Approach for Multi-Class Sentiment Analysis of Twitter Data. Independently Published, 2017.
Trouver le texte intégralVidales, A. Machine Learning with Matlab. Supervised Learning : Knn Classifiers, Ensemble Learning, Random Forest, Boosting and Bagging. Independently Published, 2019.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "KNN CLASSIFIER"
Aydede, Yigit. « Nonparametric Classifier - kNN ». Dans Machine Learning Toolbox for Social Scientists, 137–55. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003381501-10.
Texte intégralShang, Wenqian, Houkuan Huang, Haibin Zhu, Yongmin Lin, Youli Qu et Hongbin Dong. « An Adaptive Fuzzy kNN Text Classifier ». Dans Computational Science – ICCS 2006, 216–23. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11758532_30.
Texte intégralLaw, Kwok Ho, et Lam For Kwok. « IDS False Alarm Filtering Using KNN Classifier ». Dans Information Security Applications, 114–21. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-31815-6_10.
Texte intégralKępa, Marcin, et Julian Szymański. « Two Stage SVM and kNN Text Documents Classifier ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 279–89. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19941-2_27.
Texte intégralOrczyk, Tomasz, Rafal Doroz et Piotr Porwik. « Combined kNN Classifier for Classification of Incomplete Data ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 21–26. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-19738-4_3.
Texte intégralLu, Ruhua, Yueqing Mo, Weiqiao Yao et Yalan Li. « A Leaf Recognition Algorithm Based on KNN Classifier ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 1009–15. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-6901-0_104.
Texte intégralChikmurge, Diptee, et R. Shriram. « Marathi Handwritten Character Recognition Using SVM and KNN Classifier ». Dans Hybrid Intelligent Systems, 319–27. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-49336-3_32.
Texte intégralZhou, Mu, Yusuke Tanimura et Hidemoto Nakada. « One-Shot Learning Using Triplet Network with kNN Classifier ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 227–35. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-39878-1_21.
Texte intégralMukherjee, Rajendrani, Srestha Sadhu et Aurghyadip Kundu. « Heart Disease Detection Using Feature Selection Based KNN Classifier ». Dans Proceedings of Data Analytics and Management, 577–85. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6289-8_48.
Texte intégralMohurle, Savita, et Manoj Devare. « A Study of KNN Classifier to Predict Water Pollution Index ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 457–66. Singapore : Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-32-9515-5_44.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "KNN CLASSIFIER"
Tsoukalas, Vassilis Th, Vassilis G. Kaburlasos et Christos Skourlas. « A granular, parametric KNN classifier ». Dans the 17th Panhellenic Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1145/2491845.2491892.
Texte intégralManiyath, Shima Ramesh, Ramachandra Hebbar, Akshatha K.N., Architha L.S. et S. Rama Subramoniam. « Soil Color Detection Using Knn Classifier ». Dans 2018 International Conference on Design Innovations for 3Cs Compute Communicate Control (ICDI3C). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icdi3c.2018.00019.
Texte intégralYigit, Halil. « A weighting approach for KNN classifier ». Dans 2013 International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icecco.2013.6718270.
Texte intégralPichardo-Morales, Francisco D., Marco A. Acevedo-Mosqueda et Sandra L. Gomez-Coronel. « Classification of Gunshots with KNN Classifier ». Dans EATIS '18 : Euro American Conference on Telematics and Information Systems. New York, NY, USA : ACM, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3293614.3293656.
Texte intégralGuo, Xinyu. « A KNN Classifier for Face Recognition ». Dans 2021 International Conference on Communications, Information System and Computer Engineering (CISCE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cisce52179.2021.9445908.
Texte intégralKaur, Manbir, Chintan Thacker, Laxmi Goswami, Thamizhvani TR, Imad Saeed Abdulrahman et A. Stanley Raj. « Alzheimer’s Disease Detection using Weighted KNN Classifier in Comparison with Medium KNN Classifier with Improved Accuracy ». Dans 2023 3rd International Conference on Advance Computing and Innovative Technologies in Engineering (ICACITE). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icacite57410.2023.10183208.
Texte intégralWen, Ch J., et Y. Zh Zhan. « HMM+KNN classifier for facial expression recognition ». Dans 2008 3rd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/iciea.2008.4582519.
Texte intégralJyothi, R., Sujit Hiwale et Parvati V. Bhat. « Classification of labour contractions using KNN classifier ». Dans 2016 International Conference on Systems in Medicine and Biology (ICSMB). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icsmb.2016.7915100.
Texte intégralHu, Juan, Guangchun Chen, Hong Peng, Jun Wang, Xiangnian Huang et Xiaohui Luo. « A kNN classifier optimized by P systems ». Dans 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/fskd.2017.8393307.
Texte intégralManolakos, Elias S., et Ioannis Stamoulias. « IP-cores design for the kNN classifier ». Dans 2010 IEEE International Symposium on Circuits and Systems - ISCAS 2010. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iscas.2010.5537602.
Texte intégral