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摘要:
不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性.基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集.因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN.考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类.实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度.
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文献信息
篇名 万有引力近邻的多视角分类学习
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 万有引力 近邻策略 多视角学习 不平衡数据 机器学习
年,卷(期) 2019,(17) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 137-142,179
页数 7页 分类号 TP39
字数 5396字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0448
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王喆 华东理工大学信息科学与工程学院 18 41 4.0 6.0
3 张静 华东理工大学信息科学与工程学院 20 91 5.0 9.0
4 李艳琼 华东理工大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
8 李冬冬 华东理工大学信息科学与工程学院 7 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
万有引力
近邻策略
多视角学习
不平衡数据
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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