电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2010年
8期
1989-1991
,共3页
主分量分析%粗糙集%模拟退火%k近邻%组合模型
主分量分析%粗糙集%模擬退火%k近鄰%組閤模型
주분량분석%조조집%모의퇴화%k근린%조합모형
KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法.但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类精度和效率将大大降低.该文将主分量分析(PCA)与粗糙集理论(RS)应用于样本特征提取中,首先采用PCA对输入向量进行甄别,应用粗糙集理论约简与分类无关或关系不大的向量.然后利用模拟退火算法实现随机属性子集选择,组合K近邻分类器, 最后利用简单投票方法,对多重K近邻分类器进行组合输出,有效地改进了K近邻法的分类精度和效率.
KNN算法是數據挖掘技術中比較常用的分類算法.但是,噹樣本容量較大以及特徵屬性較多時,KNN算法分類精度和效率將大大降低.該文將主分量分析(PCA)與粗糙集理論(RS)應用于樣本特徵提取中,首先採用PCA對輸入嚮量進行甄彆,應用粗糙集理論約簡與分類無關或關繫不大的嚮量.然後利用模擬退火算法實現隨機屬性子集選擇,組閤K近鄰分類器, 最後利用簡單投票方法,對多重K近鄰分類器進行組閤輸齣,有效地改進瞭K近鄰法的分類精度和效率.
KNN산법시수거알굴기술중비교상용적분류산법.단시,당양본용량교대이급특정속성교다시,KNN산법분류정도화효솔장대대강저.해문장주분량분석(PCA)여조조집이론(RS)응용우양본특정제취중,수선채용PCA대수입향량진행견별,응용조조집이론약간여분류무관혹관계불대적향량.연후이용모의퇴화산법실현수궤속성자집선택,조합K근린분류기, 최후이용간단투표방법,대다중K근린분류기진행조합수출,유효지개진료K근린법적분류정도화효솔.
