《表5 判别结果与分析对比》

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《基于PCA-KD-KNN方法的矿井突水水源判别分析研究》

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为了验证本文所提出算法的准确性，分别运用本文算法与传统KNN算法对8个测试样本进行突水水源判别，其判别结果见表5。由表5可知，改进KNN方法判别出的结果与实际结果全部一致，准确率为100%。而传统KNN算法对测试样本的判别结果中待测水样17*被误判为Ⅳ类水源，实际含水层类型为Ⅳ的待测水样24*被判别为Ⅲ类含水层，其准确率为6/8=75%。综合比较，可认为基于KDTree-KNN的水源判别模型对测试样本具有更好的判别精度及能力。