一种基于k-means的高维含噪声数据的分类方法

摘要

本发明涉及一种基于k‑means的高维含噪声数据的分类方法，涉及机器学习领域，利用本方法可以在对存在噪声属性的高维数据进行分类时取得较好的效果。包括以下步骤：首先每次利用已知类别的数据集的部分维度数据来构建多棵k‑means树，然后通过搜索每一棵树来得到待分类数据的预测类别，最后把每一棵树产生的分类结果进行投票，以得到最终的分类结果。本发明相对于一般的分类算法，大大提高了高维噪声数据的分类效果。