一个高效的KNN分类算法

• 作者: 张著英 王翰虎 黄玉龙
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 KNN分类 粗糙集 属性约简
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2008.03.052

摘要

KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用.但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低.本文将粗糙集理论应用到KNN算法中,实现属性约简,提出了一种新的KNN分类方法,解决了KNN算法分类效率低的缺点,从而可使KNN算法能够得到更广泛的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翰虎	贵州大学计算机科学技术学院	41	449	10.0	20.0
2	张著英	贵州大学计算机科学技术学院	1	89	1.0	1.0
3	黄玉龙	贵州大学计算机科学技术学院	2	98	2.0	2.0