计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
19期
188-191
,共4页
K-NN算法%信息增益%信息熵%可拓关联度
K-NN算法%信息增益%信息熵%可拓關聯度
K-NN산법%신식증익%신식적%가탁관련도
针对传统K-NN算法易受单个属性干扰和时间效率较低的问题,提出了利用信息增益和可拓关联度对其进行改进.通过计算属性的信息增益来确定属性的权重系数,根据权重系数将属性划分为关键属性、次要属性和无关属性,在计算欧氏距离时引入权重系数,使各个属性的作用受其重要性的约束,有效地提高了K-NN算法的抗干扰能力和精确性.将属性空间划分为若干个子空间,利用可拓关联度将待测样本映射到某个子空间中,由这个子空间组成搜索空间,减少计算量,提高时间效率;测试结果表明,改进后的算法可行有效.
針對傳統K-NN算法易受單箇屬性榦擾和時間效率較低的問題,提齣瞭利用信息增益和可拓關聯度對其進行改進.通過計算屬性的信息增益來確定屬性的權重繫數,根據權重繫數將屬性劃分為關鍵屬性、次要屬性和無關屬性,在計算歐氏距離時引入權重繫數,使各箇屬性的作用受其重要性的約束,有效地提高瞭K-NN算法的抗榦擾能力和精確性.將屬性空間劃分為若榦箇子空間,利用可拓關聯度將待測樣本映射到某箇子空間中,由這箇子空間組成搜索空間,減少計算量,提高時間效率;測試結果錶明,改進後的算法可行有效.
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