结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法

张玲珠; 周忠眉

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结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法

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与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法.首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,其次考虑不同类别中的相似样本点的个数,最后还考虑与相似样本相同的属性值对类别的贡献度.在蘑菇数据集上进行实验结果表明,改进后的KNN分类算法的准确率比传统的K-近邻分类算法的准确率更高.

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来源
《计算机工程与应用》 |2010年第18期|130-131|共2页
作者
张玲珠; 周忠眉;
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作者单位

漳州师范学院;

计算机科学与工程系;

福建;

漳州;

363000;

漳州师范学院;

计算机科学与工程系;

福建;

漳州;

363000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
分类; K-近邻算法; 相似度;

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