一种聚类模式下基于密度的改进KNN算法

刘海峰; 庞秀梅; 张学仁

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一种聚类模式下基于密度的改进KNN算法

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KNN是基于实例的算法,训练样本的数量影响KNN的分类性能.合理的样本剪裁可以提高分类器的效率.提出了一种聚类条件下基于密度的KNN改进模型.首先使用聚类方法对训练集进行基于类别的选择,裁剪边缘样本以减少噪音;再基于类别密度对样本进行加权,改善k近邻选择时大类别、高密度训练样本的占优现象.试验结果表明,本文提出的改进KNN分类算法提高了KNN的分类效率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第7期|125-127|共4页
作者
刘海峰; 庞秀梅; 张学仁;
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作者单位

解放军理工大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
k-最近邻; 文本聚类; 样本密度; 文本分类;

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