基于属性Bagging kNN性能的增强

张震; 胡捍英

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基于属性Bagging kNN性能的增强

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提出了用于增强kNN的属性Bagging(ABagging),ABagging通过对属性重抽样而不是对训练实例重抽样来获得多个训练集.kNN对于属性重抽样不稳定,因而ABagging能有效降低kNN的错误率.ABagging kNN对于不相关属性也有比kNN强得多的抵抗力.另外Abagging kNN的速度也比Bagging kNN更快.用UCI数据集证明了ABagging kNN的有效性.

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来源
《计算机工程》 |2005年第15期|160-161171|共3页
作者
张震; 胡捍英;
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作者单位

解放军信息工程大学信息工程学院;

郑州;

450002;

解放军信息工程大学信息工程学院;

郑州;

450002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
Bagging; kNN; 属性Bagging;

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