【摘 要】
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k-近邻(KNN)算法是一种有效的多分类算法,它具有简单、稳定的特点,在数据挖掘领域得到了广泛的应用。但是它有两个主要缺点,一是算法的准确度与k值有很大关系,不同的k值会导
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院; 山西大学自动化系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402319、61403273);山西省自然科学基金项目(No.2014021022-4)
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k-近邻(KNN)算法是一种有效的多分类算法,它具有简单、稳定的特点,在数据挖掘领域得到了广泛的应用。但是它有两个主要缺点,一是算法的准确度与k值有很大关系,不同的k值会导致准确率有很大的不同;二是它属于非增量式算法,随着数据量的增加,算法的分类速度会越来越慢,影响了它在海量数据分析中的应用。三支决策的主要思想是将整体分成三个独立的部分,引入了不承诺的决策选项,规避了错误接受或者错误拒绝的损失。本文把三支决策思想引入KNN算法,对边界域样本特殊处理,减小分类代价,提高了海量数据处理的正确性,同时对KNN算法进行改进,提出了一个基于KNN算法的增量式算法,提高了算法的快速性。
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