核K近邻分类算法在基因表达式编程中的应用

• 作者: 吴晓明
• 来源期刊: 新校园（上旬刊）
• 关键词: 核KNN算法 遗传算子 基因表达式编程 核k近邻分类器
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 职业教育 -- 教育教学
• 页码范围: 64-64
• 页数: 1页
• 字数: 1054字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种新的核k近邻分类算法（GEP-KNN）。主要内容是在基因表达式编程中，依靠GEP搜索复杂表达式空间方面的优势，为核KNN自动构造与数据相关的核函数，以减小人工选择核函数的主观性，达到提升核KNN分类性能的目的。该算法优于传统核KNN算法，结构简单，分类速度快并且在高维空间上仍然保持较好的分类性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓明		8	0	0.0	0.0