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介绍现有K -近邻分类法的基本思想和研究现状,并针对此方法在分类各类数据集分布不平衡时容 易造成分类精度低的问题作相应的改进.改进的K -近邻分类法中引人类代表度和样本代表度,使得K - 近邻分 类法在相似度计算时选出的近邻样本更能代表其所在类,从而减小误判率.实验证明改进方法有效.
一种改进的K-近邻分类法
【摘 要】
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介绍现有K -近邻分类法的基本思想和研究现状,并针对此方法在分类各类数据集分布不平衡时容 易造成分类精度低的问题作相应的改进.改进的K -近邻分类法中引人类代表度和样本
【机 构】
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西南交通大学数学学院统计系
【出 处】
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西华大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2017年4期
【基金项目】
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西南交通大学随机数学及其应用（2682014ZT29）.
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