基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法

• 作者: 刘应东 牛惠民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: KNN算法 k-最近邻图 小样本 图划分 分类算法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 198-200
• 分类号: TP181
• 字数: 4103字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.09.069

摘要

提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法.通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识.采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘应东	兰州交通大学交通运输学院	19	146	7.0	12.0
2	牛惠民	兰州交通大学交通运输学院	49	670	15.0	24.0