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传统的KNN算法一般采用欧式距离公式度量两样本间的距离.由于在实际样本数据集合中每一个属性对样本的贡献作用是不尽相同的,通常采用加权欧式距离公式.笔者提出一种计算权重的方法,即基于特征加权KNN算法.经实验证明,该算法与经典的赋权算法相比具有较好的分类效果.
一种基于特征加权的K Nearest Neighbor算法
【摘 要】
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传统的KNN算法一般采用欧式距离公式度量两样本间的距离.由于在实际样本数据集合中每一个属性对样本的贡献作用是不尽相同的,通常采用加权欧式距离公式.笔者提出一种计算权重
【机 构】
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重庆大学数理学院
【出 处】
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海南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年04期
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