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利用K-最近邻算法的就业数据预测模型
利用K-最近邻算法的就业数据预测模型
作者:
杨太平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
KNN算法
大数据预测
KD树
摘要:
采用K-近邻算法和KD树索引相结合的方法,阐述对于毕业去向的预测,此方法逻辑简单且准确性高、对异常值和噪声有较高的容忍度、性能和准确率都较佳.
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k-最近邻搜索
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文献信息
篇名
利用K-最近邻算法的就业数据预测模型
来源期刊
集成电路应用
学科
关键词
KNN算法
大数据预测
KD树
年,卷(期)
2021,(8)
所属期刊栏目
创新应用|Application
研究方向
页码范围
124-125
页数
2页
分类号
TP183|TP311.13
字数
语种
中文
DOI
10.19339/j.issn.1674-2583.2021.08.053
五维指标
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大数据预测
KD树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成电路应用
主办单位:
上海贝岭股份有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-2583
CN:
31-1325/TN
开本:
16开
出版地:
上海宜山路810号
邮发代号:
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4823
总下载数(次)
15
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