【摘 要】
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由于传统的KNN算法需要针对不同的数据集选择不同的k值的缺陷,提出了两种自适应近邻值的检测算法。该算法以传统的KNN算法为基础,使用多个K值对数据进行多次分类,而后对多次
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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由于传统的KNN算法需要针对不同的数据集选择不同的k值的缺陷,提出了两种自适应近邻值的检测算法。该算法以传统的KNN算法为基础,使用多个K值对数据进行多次分类,而后对多次分类结果进行统计,根据统计值来决定样本点的类归属。方法一为统计多次分类中每个类别所包含的近邻数目,将近邻数目最多的类作为样本点的归属类;方法二为统计多次分类中的归属类数目,将数目最多的作为样本点的归属类,两种方法可以避免每次设置K值的弊端。从实验结果可以看出,提出的算法得到的数据更加稳定,更具有代表性。
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