一种改进的K近邻法在模式识别中的应用

• 作者: 周而重 逄玉俊
• 来源期刊: 沈阳师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K近邻法 聚类 特征选取
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 475-478
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5862.2007.04.018

摘要

针对传统K近邻法的缺陷,改进的K近邻法首先对训练样本进行聚类,将样本的特征空间划分成若干满足一定条件的小超球体,然后依据最近间隔值在这些小超球体内搜索待分类样本的K个近邻点.算法通过特征选取,选出反映样本模式重要信息的特征,从而确保了聚类的质量.同时K近邻算法中引入的最近间隔值,既确定了近邻点的搜索半径,又保障了搜索的准确性.通过实验证实,该方法不但节省时间,还有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	逄玉俊	沈阳化工学院计算机科学与技术学院	24	103	6.0	8.0
2	周而重	沈阳化工学院计算机科学与技术学院	2	20	2.0	2.0