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【加权平均范文】基于类别平均距离的加权KNN分类算法

本文作者:严晓明;成功正常投稿发表论文到《计算机系统应用》2014年02期,引用请注明来源400期刊网!



【摘要】:本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类.将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,就将该样本点从K个最近邻的样本点中删除,再用此差值比对不同类别的样本点个数进行加权后执行多数投票,来决定待分类样本点所属的类别.改进后的KNN算法提高了分类的精度,并且时间复杂度与传统KNN算法相当.
【论文正文预览】:KNN[1]算法通过待分类样本与其近邻样本点距离的多数投票结果进行分类,以其简单,有效的特点而被广泛地应用于数据挖掘领域.但是传统的_算法是一种懒惰的学习方法,没有预先建立模型后再进行分类,其具有以下的缺点:1)每个样本点都必须存储,存储量大;2)每次对新样本点分类时,都要
【文章分类号】:TP18
【稿件关键词】:类别平均距离KNN加权算法
【参考文献】:
  • 崔正斌;汤光明;;基于遗传算法和KNN的软件度量属性选择研究[J];计算机工程与应用;2010年30期
  • 李克文;软件质量测评模型与测试数据生成方法研究[D];天津大学;2012年
  • 乔辉;软件缺陷预测技术研究[D];解放军信息工程大学;2013年
  • 张玲;刘勇;何伟;;自适应遗传算法在车牌定位中的应用[J];计算机应用;2008年01期
  • 李程雄;丁月华;文贵华;;SVM-KNN组合改进算法在专利文本分类中的应用[J];计算机工程与应用;2006年20期
  • 孟海涛;刘鹏;;一种改进的SVM支持向量分类方法[J];现代电子技术;2007年01期
  • 王煜;白石;王正欧;;用于Web文本分类的快速KNN算法[J];情报学报;2007年01期
  • 郑刚;彭世揆;戎慧;李杨;王妮;;基于KNN方法的森林蓄积量遥感估计和反演概述[J];遥感技术与应用;2010年03期
  • 孙名松;张立新;杜春燕;;增量支持向量机算法研究[J];计算机技术与发展;2011年05期
  • 张震,胡捍英;基于属性Bagging kNN性能的增强[J];计算机工程;2005年15期
  • 徐新良;曹明奎;;森林生物量遥感估算与应用分析[J];地球信息科学;2006年04期
  • 曹国超;郑刚;;用于心电波形度量及适于K近邻方法的核函数的选择[J];天津理工大学学报;2009年05期
  • 郝秀兰;胡运发;;半监督的文本分类——两阶段协同学习[J];小型微型计算机系统;2009年10期
  • 曹建芳;王鸿斌;;一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法[J];计算机与数字工程;2010年04期
  • 李斌阳;赵志滨;于戈;姚兰;杨晓春;刘阳;;一种基于过滤器的无线传感器网络近似kNN查询优化算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
  • 仲崇霞;徐月青;杨军;;国防原子时的遗传算法研究[A];2009全国时间频率学术会议论文集[C];2009年
  • 彭凯;;优超方法在资源优化调度中的应用[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年
  • 钱晓东;基于神经网络等技术的数据与文本聚分类研究[D];天津大学;2005年
  • 黄睿;高光谱遥感数据特征约简技术研究[D];西北工业大学;2006年
  • 尚文倩;文本分类及其相关技术研究[D];北京交通大学;2007年
  • 张智焕;复杂系统预测控制算法及其应用研究[D];浙江大学;2002年
  • 童先群;基于属性值信息熵的KNN算法改进研究[D];漳州师范学院;2010年
  • 戚孝铭;基于蜂群算法和改进KNN的文本分类研究[D];上海交通大学;2013年
  • 王伟;基于粗糙集的Web文本KNN分类方法及在金融中的应用研究[D];西南大学;2013年
  • 王小燕;基于加权增量的支持向量机分类算法研究[D];浙江大学;2008年
  • 张伟涛;多类标KNN算法研究[D];郑州大学;2011年
  • 张璐;用HRTF实现3D声场报警系统的研究[D];电子科技大学;2007年
  • 郑芳;基于脑电信号的KNN及Na(?)ve Bayes分类器在OPTIMI系统中的研究[D];兰州大学;2012年
  • 米翠丽;多模型自适应控制及其在电厂中的应用[D];华北电力大学(河北);2006年
  • 周磊;WSN信道效率与定位应用关键技术的研究[D];山东大学;2007年
  • 刘彬;变电站全数字化计量方法及系统的研究[D];华中科技大学;2007年

【稿件标题】:【加权平均范文】基于类别平均距离的加权KNN分类算法
【作者单位】:福建师范大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】:《计算机系统应用》2014年02期
【期刊简介】:《计算机系统应用》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊,计算机系统应用杂志具有正规的双刊号,其中国内统一刊号:CN11-2854/TP,国际刊号:ISSN1003-3254。计算机系统应用杂志社由中国科学院主管、中国科学院软件研究所主办,......更多计算机系统应用杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6302/)投稿信息
【版权所有人】:严晓明;


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