K近邻算法优化设计策略

• 作者: 李驰 段雨梅
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: K近邻 K值选择 距离度量 分类决策规则 KD树
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 200-202
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

K近邻算法作为一种简单有效且易于实现的机器学习算法被广泛应用于模式识别的各领域。为了提高该算法的准确度和执行效率,需要在算法设计的多个环节上进行策略的优化。针对提高该算法的准确度,首先探讨了K值的选择问题,然后对几种距离度量的方法进行了分析比较,最后对分类决策规则问题进行了阐述。针对提高算法的执行效率,从样本数筛选、维度降低和搜索空间优化三个方面进行了分析,从而降低了该算法的计算复杂度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段雨梅	四川大学锦城学院计算机与软件工程学院	11	4	1.0	1.0
2	李驰	四川大学锦城学院计算机与软件工程学院	12	18	3.0	3.0