基于Fuzzy ART的K-最近邻分类改进算法

• 作者: 徐晓颖 杜太行 王晓晔
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊自适应共振理论 K-最近邻分类 聚类 分类
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2373.2004.06.001

摘要

提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用FuzzyART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计算速度,保持了预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况.实验表明,该算法适用于对复杂而数据量较大的数据库进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜太行	河北工业大学电气与自动化学院	151	864	15.0	20.0
2	王晓晔	河北工业大学电气与自动化学院	8	90	6.0	8.0
3	徐晓颖	河北工业大学电气与自动化学院	4	58	4.0	4.0