机译:使用基于MapReduce的ANOVA和K最近邻对微阵列数据进行特征选择和分类
机译:多个k最近邻分类器的基于ACO的特征子集选择
机译:基于自适应遗传算法/ k近邻法的微阵列数据基因选择和样本分类
机译:一种基于K-最近邻近方法的新特征选择方法
机译:投票最近的邻居:基于K-Indect邻居的SVM约束选择算法
机译:通过基于阻抗的传感器进行修整工具状态监视:第2部分-神经网络和K最近邻分类器方法
机译:ENBFS + kNN:混合集成分类器,使用基于熵的朴素贝叶斯与特征选择和k最近邻
机译:计算机模式识别在化学分析中的应用。 K-最近邻技术交互特征选择方法的发展。