摘要: K-近邻法(K-NearestNeighbor,KNN)是一种应用广泛的人工智能方法,可用于线性不可分的多类别样本的识别。该
方法的基本原理是在多维空间中找到与未知样本最近邻的k 个点,并根据这k 个点的类别来判断未知样本的类别。以新疆东天
山地区铁矿预测为例,利用GIS采集、分析和管理数据,采用K-近邻法分析成矿有利度并圈定找矿有利地段。从预测结果看,研究
区内绝大多数矿床(点)落入到成矿有利度的高值区域,表明该方法预测结果的可信度高,可以有效地用于成矿预测。