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一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法
一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法
作者:
尹欢一
文志诚
马正见
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
K近邻
皮尔森相似度
距离权重
相关程度
摘要:
KNN算法中各样本特征被视为等值权重,特征之间的关联因素没有考虑在分类算法中。为了解决此问题,提出一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法,根据训练样本和待分类样本计算皮尔森相似度和距离权重来判定特征和类别的相关度,且提出一种贡献率类别的判定方法。仿真结果表明,与KNN算法相比,提高了算法的分类精确度。
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篇名
一种基于皮尔森相似度和距离权重的改进KNN算法
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
K近邻
皮尔森相似度
距离权重
相关程度
年,卷(期)
2019,(9X)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
208-210
页数
3页
分类号
TP18
字数
语种
DOI
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
文志诚
湖南工业大学计算机学院
49
279
10.0
14.0
2
尹欢一
湖南工业大学计算机学院
5
1
1.0
1.0
3
马正见
湖南工业大学计算机学院
5
1
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K近邻
皮尔森相似度
距离权重
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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
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
总下载数(次)
23
总被引数(次)
0
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