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基本k近邻(kNN)分类算法具有二次方的时间复杂度,且分类效率和精度较低。针对该问题,提出一种改进的参考点kNN分类算法。依据点到样本距离的方差选择参考点,并赋予参考点自适应权重。实验结果表明,与基本kNN算法及kd-tree近邻算法相比,该算法具有较高的分类精度及较低的时间复杂度。
基于参考点的改进k近邻分类算法
【摘 要】
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基本k近邻(kNN)分类算法具有二次方的时间复杂度,且分类效率和精度较低。针对该问题,提出一种改进的参考点kNN分类算法。依据点到样本距离的方差选择参考点,并赋予参考点自适
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016QY01W0200,2016YFB1000905),重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600426,KJ1600419)
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