采用特征相关性差异优化距离的改进k近邻算法

• 作者: 刘晋胜 周靖
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: k近邻 特征 相关性 差异 距离
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 页码范围: 3178-3181
• 分类号: TP301
• 字数: 4270字
• 语种: 中文

摘要

为有效地解决k近邻算法训练样本规模及分类精度间的矛盾,提出了一种采用特征相关性差异优化距离的改进算法(FCDKNN).该算法将特征熵值与其分布概率的乘积作为特征相关性的概念,在此基础上定义围绕特征相关性差异的样本距离测度,明确特征在类别上的重要性及相关性,在小样本情况下提取针对分类的大量有效信息,以增强算法的全局优化能力.对比仿真实验结果表明,该算法在保持效率的情况下分类精度得到了极大地提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晋胜	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	27	90	4.0	8.0
2	周靖	广东石油化工学院计算机与电子信息学院	22	86	5.0	8.0