基于局部保持的KNN算法

• 作者: 曾俊杰 杨晓欢 王晓明
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-近邻 局部保持投影 马氏距离
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机软件理论、技术与应用
• 页码范围: 58-63
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP391.1
• 字数: 5376字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2015.06.012

摘要

距离度量对K近邻(KNN)算法分类精度起着重要的作用.传统KNN算法通常采用欧氏距离,但该距离将所有特征的差别平等对待,忽略了数据的局部内在几何结构特征.针对此问题,文章借鉴局部保持投影(LPP)的基本思想,在考虑数据的局部内在几何结构特征基础上,依据类内局部保持散度矩阵构造一种距离度量新方法,利用该距离度量提出一种局部保持K近邻算法.实验结果表明,与采用欧氏距离和传统马氏距离的KNN相比,本算法能够得到更好的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾俊杰	西华大学计算机与软件工程学院	3	6	2.0	2.0
2	王晓明	西华大学计算机与软件工程学院	20	21	3.0	3.0
3	杨晓欢	西华大学计算机与软件工程学院	2	2	1.0	1.0