基于BP神经网络决策的KNN改进算法

路敦利; 宁芊; 臧军

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基于BP神经网络决策的KNN改进算法

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针对K近邻(KNN)算法中算法精度受K值选取影响较大的问题,提出了一种使用BP神经网络来优化KNN算法的改进算法来降低K值选取对算法精度的影响同时提高K近邻算法的准确率.所提改进算法主要是使用BP神经网络对K近邻算法分类完成后的结果进行改进优化.首先,通过对训练样本使用K值不同的K近邻算法进行初步分类,同一数据会得到多个不同的初步分类结果集;然后将初步分类结果集作为BP神经网络的输入,再对BP神经网络进行训练分类.在多个数据集上的实验表明,基于BP神经网络决策的K近邻改进算法降低了K值对算法精度的影响,同时极大地提高了分类的准确率.

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来源
《计算机应用》 |2017年第z2期|65-6788|共3页
作者
路敦利; 宁芊; 臧军;
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作者单位

四川大学;

中国石化管道储运有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
K近邻; BP神经网络; 算法精度; 分类算法; K值;

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