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加权KNN结合K-D树算法在医学图像分类中的研究

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随着医学技术的不断发展,医学图像处理已经成为重要的研究领域.K最近邻(KNN)算法是一种经典的机器学习算法,具有简单、易于理解和实现的优势,被广泛应用于各种分类问题中.但KNN算法的分类结果容易受到数据集的随机性、噪声和异常值的影响,导致分类结果不稳定;并且算法对数据集的规模和分布敏感.KNN算法的分类性能会受到数据集的规模和分布的影响.本文主要探讨了改进加权KNN结合K-D树算法在医学图像分类中的应用,并对其应用算法和过程进行了说明.

宋欣、金松根、韩婷

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牡丹江医学院,黑龙江 牡丹江,157011

K最近邻(KNN) 加权 医学图像分类 K-D树

2024

电子元器件与信息技术

电子元器件与信息技术

ISSN:
年,卷(期):2024.8(8)