最小距离分类器的改进算法--加权最小距离分类器

• 作者: 任靖 李春平
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小距离分类器 欧式距离 多重限制分类器 决策树分类器
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 992-994
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 4020字
• 语种: 中文

摘要

最小距离分类器是一种简单而有效的分类方法.为了提高最小距离分类器的分类性能,主要的改进方法是选择更有效的距离度量.通过分析多重限制分类器和决策树分类器的分类原则,提出了基于标准化欧式距离的加权最小距离分类器.该分类器通过对标称型和字符串型属性的距离的加权定义,以及增加属性值的范围约束,扩大了最小标准化欧式距离分类器的适用范围,同时提高了其分类准确率.实验结果表明,加权最小距离分类器具有较高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任靖	清华大学软件学院	2	110	2.0	2.0
2	李春平	清华大学软件学院	28	535	12.0	23.0