【摘 要】
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K-近邻算法作为一种理论上比较成熟且简单有效的分类算法,已经得到了广泛的研究和应用。但是K-近邻算法易受噪声影响且不能处理多模态分布的问题;另外传统K-近邻算法认为每个
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K-近邻算法作为一种理论上比较成熟且简单有效的分类算法,已经得到了广泛的研究和应用。但是K-近邻算法易受噪声影响且不能处理多模态分布的问题;另外传统K-近邻算法认为每个属性对分类的重要程度是一样的,所以并未对属性进行约简,且在距离函数中对每个属性赋予了相同的权重,这样得到的近邻样本是不准确的,会干扰待分类样本的类别判断。 针对上述问题,本文首先提出了融合互近邻和可信度的K-近邻改进算法(MKNNCF)。第一步,根据互近邻的概念删除噪声数据,提高数据的质量;然后,利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。实验结果表明,本算法在分类精度上优于或相当于传统的KNN及其他经典的分类算法。 MKNNCF算法虽然一定程度上提高了K-近邻分类算法的分类精度,但是并未考虑不同属性对分类贡献度的差异性。为了进一步提高分类速度和分类的准确率,提出了先对属性约简,之后再对属性加权的改进算法(MIMKNN)。首先,引入邻域互信息用以度量条件属性对分类的重要程度,通过剔除邻域互信息较小的属性完成属性的约简;然后在距离函数中将计算出的邻域互信息作为保留属性的权重。实验表明该算法可以有效提高分类的效率和分类的精度。
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