Citation-KNN算法改进及其应用

• 作者: 柴玉梅 王志红
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 特征选择 多示例学习 Citation-KNN
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 261-262,242
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.107

摘要

在多示例学习中,有许多属性相对于我们发现目标函数来说是无关的,而且就Citation-KNN算法而言,该算法对维度灾难的问题是十分敏感的,由此本文提出了一种基于特征选择的FS-Citation-KNN算法,该算法不仅考虑了特征选择的问题,还考虑到对于待测包其近邻的距离对于分类的影响.从实验的结果可以看出,加入特征选择机制的Citation-KNN算法的性能得到了显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴玉梅	郑州大学信息工程学院	71	900	17.0	28.0
2	王志红	郑州大学信息工程学院	27	94	5.0	9.0