一种聚类模式下基于密度的改进KNN算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：B08050402

【摘要】

：

KNN是基于实例的算法,训练样本的数量影响KNN的分类性能.合理的样本剪裁可以提高分类器的效率.提出了一种聚类条件下基于密度的KNN改进模型.首先使用聚类方法对训练集进行基

【作者】

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刘海峰庞秀梅张学仁

【机构】

：

解放军理工大学理学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2011年7期

【关键词】

：

K-最近邻文本聚类样本密度文本分类 KNN text clustering sample density text categorization

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（71071161）

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KNN是基于实例的算法,训练样本的数量影响KNN的分类性能.合理的样本剪裁可以提高分类器的效率.提出了一种聚类条件下基于密度的KNN改进模型.首先使用聚类方法对训练集进行基于类别的选择,裁剪边缘样本以减少噪音;再基于类别密度对样本进行加权,改善k近邻选择时大类别、高密度训练样本的占优现象.试验结果表明,本文提出的改进KNN分类算法提高了KNN的分类效率.

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