回归问题中的k近邻加权方法研究

白兰; 王震; 邵元海

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针对回归问题分析了常用的k近邻加权回归算法的特点,给出一种基于k近邻的改进加权方法.根据每个样本在整个样本空间中所处的位置的不同来计算不同的权重值,更好地描述了样本点的局部性质.理论上,我们给出了改进方法与原始计算权重方法所得的权重值之间的关系,证明了我们的改进方法能够更好的描述离群点和具有重要局部性质的样本点.另外,我们还将这种新的加权方法推广到支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机中,实验验证了所提方法的有效性.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2016年第7期|1557-1561|共5页
作者
白兰; 王震; 邵元海;
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作者单位

1. 内蒙古大学数学科学学院 2. 浙江工业大学之江学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
回归问题; k-近邻; 支持向量回归机; 最小二乘支持向量回归机;

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