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1)  KNNS
k-最近邻搜索
1.
Algorithm of KNNS based on angular similarity
一种基于角相似性的k-最近邻搜索算法
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2)  K-NN search
K-近邻搜索
3)  k-nearest neighbor search
k近邻搜索
1.
A new k-nearest neighbor search algorithm based on VA-File for relevance feedback image retrieval is introduced in this paper.
对向量近似方法中k近邻搜索算法加以改进,应用到基于相关反馈的交互式图像检索系统中。
4)  k-nearest Neighbor search algorithm(KNNs)
k最近邻搜索算法
1.
k-nearest Neighbor search algorithm(KNNs) can not satisfy the needs of distributing,real time performance and expansibility for data mining.
k最近邻搜索算法无法满足数据挖掘的分布性、实时性和可扩展性要求,针对该问题提出基于P2P的自适应分布式k最近邻搜索算法[0](P2PAKNNs)。
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5)  nearest neighbor search
最近邻搜索
1.
This paper absorbs ideas of previous researches and proposes a novel nearest neighbor search algorithm based on dynamic threshold.
作者在前人工作成果的基础上,提出并实现了一种基于最优投影和动态阈值调整的最近邻搜索算法DTA(Dynamic Threshold Algorithm);证明了最优投影线定理和投影邻域定理;并分析了DTA算法与SNN算法相比在算法性能上的优势。
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6)  near neighbor search
最邻近搜索
补充资料：[styrene-(2-vinylpyridine)copolymer]
分子式：
分子量：
CAS号：

性质：学名苯乙烯-2-乙烯吡啶共聚物。微黄色粉末或透明小颗粒晶体。无臭，无味。不溶于水，溶于酸、乙醇、丙酮、氯仿。有抗水、防潮性能，适用于多种药片的包衣等。

说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条