基于I-Miner及S语言的分类算法研究

分类是一种重要的数据挖掘技术,其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器）,该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。通过介绍I-Miner下的数据挖掘实验方法,并利用S语言做成的脚本,实现了在I-Miner中没有实现的算法,主要介绍S语言实现分类算法中的K-最邻近算法,通过对不同数据集的实验,验证了K-最邻近算法的特性,并以此为今后改进算法做好基础。     

基于I-Minel及S语言的分类算法研究

分类是一种重要的数据挖掘技术.其目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个.通过介绍I-Miner下的数据挖掘实验方法,并利用S语言做成的脚本,实现了在I-Miner中没有实现的算法,主要介绍S语言实现分类算法中的K一最邻近算法,通过对不同数据集的实验,验证了K一最邻近算法的特性,并以此为今后改进算法做好基础.     

一种基于IEEE 802.16的ARQ反馈类型选择算法

IEEE 802.16中规定的ARQ机制能够很好地解决无线链路上的数据传输问题,但是对于规定的几种ARQ反馈方式,协议并没有定义一个合适的选择算法。算法的关键是根据无线链路的实时情况选择一种最合适的ARQ反馈类型来发送反馈消息,从而提高资源利用率。针对IEEE 802.16的特点,提出一种新的反馈类型选择算法,以满足实时选择反馈类型的需求。仿真结果表明,该算法能够显著提高资源利用率。