基于特征选择的KNN算法在煤炭勘查工作中的应用

• 作者: 郁春江
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: KNN 煤炭系统 分类 特征选择
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 勘测技术
• 页码范围: 130-131
• 页数: 2页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1993字
• 语种: 中文

摘要

KNN也称作K最邻近结点算法（k-Nearest Neighbor algorithm）的缩写形式，是分类预测的经典算法之一。在煤炭勘探过程中，往往希望将新勘探出来的煤炭产品分类预测，并采取对应类别的煤炭处理和保存措施。文中，将采用基于特征选择的KNN分类算法应用到煤炭勘探分类预测工作中，该方法首先选择煤炭分类中有价值的特征属性，并使用KNN算法完成分类工作。该算法可以有效地提高煤炭分类预测工作的效率，并且有助于煤炭后续的保存和精加工措施。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁春江		12	26	4.0	4.0