【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
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【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
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