基于属性值贡献度的K最近邻分类算法

摘要

提出一种改进的K最近邻（KNN）分类算法,首先对样本按类别进行聚类,计算未知样本与近邻样本间的平均相似度,接着考虑不同类别中近邻样本点的个数,最后得出未知样本与近邻样本间的各个属性值贡献度.实验结果表明,改进后的基于属性值贡献度的KNN分类算法提高了分类准确率.