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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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文献信息
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 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
K近邻
皮尔森相似度
距离权重
相关程度
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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