一种基于信息增益的K-NN改进算法

• 作者: 王保保 王英强 豆增发
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: K-最近邻算法 信息增益 信息熵
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 技术论文
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7820.2006.12.015

摘要

K-最近邻(K-nearest neighbor,简称KNN)算法是一种在人工智能领域如专家系统、数据挖掘、模式识别等方面广泛应用的算法.该算法简单有效,易于实现,但是其K值难以确定,而且分类结果易受单个属性干扰.文中提出了一种简单易行的K值确定方法,并利用Quinlan信息增益理论,提出了基于信息增益的K-最近邻改进算法.通过实验证明,改进后的K-NN算法具有较强的抗干扰能力和较好的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王保保	西安电子科技大学计算机学院	69	893	17.0	26.0
2	王英强	西安思源学院计算机科学与技术系	25	54	5.0	6.0
3	豆增发	西安电子科技大学计算机学院	6	47	4.0	6.0