如何在递交表单后，在asp脚本中打开一个新窗口，而原窗口维持不变？

Gujianda 2006-04-23 06:22:32

框架主页内某一部分被安排为登陆窗口，
登陆后希望在新窗口里弹出注册界面，而框架页面不动。

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Gujianda 2006-04-25

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谢谢！好像不是这个意思。
我目前解决的办法是：
递交以后，后台脚本(asp)输出一个过渡性页面，
上面根据情况列出去向连接，在链接表达式中，
我可以用"_blank"弹出新窗口，原页面不动。

matrixy 2006-04-23

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<form target="_blank">
设定target属性，_blank为新窗口
_self是本身，默认的
_top是顶层框架
_parent为上层框架
直接设定为框架名称可提交到指定框架内。

待完善，预习用邻近算法 KNN，K-NearestNeighbor 属于数据挖掘-分类技术分类算法 K最近邻即：每个样本可以用它最接近的K个邻近值来代表近邻算法就是将数据集合中的每一个记录进行分类的方法。基本思想要判断一个新数据的类别，就看它的邻居。根据新数据的特征得到在相应属性空间中的坐标，看附近的数据都是什么类别。 KNN中的K表示邻居的数量，K=3就是通过最近的3个样本来判断数据类别。计算距离时，可以用两点间的直线距离（欧氏距离），也可以使用坐标轴距离绝对值的和（曼哈顿距离）.

K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，属于监督学习范畴。它的工作原理简单直观：给定一个训练数据集，对新的输入实例，KNN算法通过计算其与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别（对于分类任务）或值（对于回归任务）来预测新实例的类别或值。KNN因其简单高效和无需训练过程的特点，在众多领域中得到广泛应用，如模式识别、推荐系统、图像分类等。KNN算法的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据应有相似的输出。

1. KNN 算法原理 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm）的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的 k 个实例，如果这 k 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。即由那些离新数据最近的 k 个实例来投票决定新数据归为哪一类。最邻近分类算法是数据挖掘分类（classificat...

近邻算法是一种简单而有效的监督学习算法，在许多领域都有广泛的应用。然而，它也存在一些缺点，如计算量大、维数灾难等。未来可以研究如何优化距离计算、降低算法复杂度、处理高维数据等问题，以提高近邻算法的性能和应用范围。同时，也可以探索将近邻算法与其他机器学习算法相结合的方法，以充分利用各自的优点，提高预测精度和稳定性。

KNN 算法，或者称 k最邻近算法，是有监督学习中的分类算法。它可以用于分类或回归问题，但它通常用作分类算法。

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