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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>數(shù)據(jù)挖掘的改進(jìn)k近鄰高維分類(lèi)算法綜述

      數(shù)據(jù)挖掘的改進(jìn)k近鄰高維分類(lèi)算法綜述

      2021-05-08 | pdf | 1.82 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　信息采集技術(shù)日益發(fā)展導(dǎo)致的高維、大規(guī)模教據(jù)，給據(jù)挖掘帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)，針對(duì)K近鄰分類(lèi)算法在高維數(shù)據(jù)分類(lèi)中存在效率低、時(shí)間成本高的問(wèn)題，提出基于權(quán)重搜索樹(shù)改進(jìn)K近鄰（K- nearest neighbor algorithm based on weight search treeKNN-WST）的高維分類(lèi)算法，該算法根據(jù)特征屬性權(quán)重的大小，選取部分屬性作為結(jié)點(diǎn)構(gòu)建搜索樹(shù)，通過(guò)搜索樹(shù)將教據(jù)集劃分為不同的矩陣區(qū)域，未知樣本需查找搜索樹(shù)獲得最¨相似”矩陣區(qū)堿，僅與矩陣區(qū)琙中的欻據(jù)距離度量，從而降低數(shù)據(jù)規(guī)模，以減少時(shí)間復(fù)雜度。并研究和討論最適合高維數(shù)據(jù)距離度量的閔弌距離。6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)高維數(shù)據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)表明，KN、WS‘算法對(duì)比K近鄰分類(lèi)算法、決策樹(shù)和支持向量機(jī)（ support vector machine，SⅥM）算法，分類(lèi)時(shí)間顯著減少，同時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率也優(yōu)于其他算法，具有更好的性能，有望為解決高維數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題提供一定參考。

      信息 算法 數(shù)據(jù)挖掘
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