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本文在K-近邻(KNN)算法中考虑数据时效性,在数据时效性的一系列假设下,通过蒙特卡洛模拟方法根据接受概率函数剔除训练集中时效性差的数据.最后通过对北京市二手房成交价格数据分析,表明方法在对存在时效性的数据的问题上,在预测准确率及算法时间上都有良好表现,具有广泛的应用价值.
考虑数据时效性的高效KNN算法
【摘 要】
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本文在K-近邻(KNN)算法中考虑数据时效性,在数据时效性的一系列假设下,通过蒙特卡洛模拟方法根据接受概率函数剔除训练集中时效性差的数据.最后通过对北京市二手房成交价格数
【机 构】
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北京工商大学数学与统计学院
【出 处】
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赤峰学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年11期
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