基于属性Bagging kNN性能的增强

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【摘要】

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提出了用于增强kNN的属性Bagging(ABagging),ABagging通过对属性重抽样而不是对训练实例重抽样来获得多个训练集.kNN对于属性重抽样不稳定,因而ABagging能有效降低kNN的错误

【作者】

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张震胡捍英

【机构】

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解放军信息工程大学信息工程学院

【出处】

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计算机工程

【发表日期】

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2005年15期

【关键词】

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BAGGING KNN 属性Bagging Bagging kNN Attributes Bagging

【基金项目】

：

国防预研基金

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提出了用于增强kNN的属性Bagging(ABagging),ABagging通过对属性重抽样而不是对训练实例重抽样来获得多个训练集.kNN对于属性重抽样不稳定,因而ABagging能有效降低kNN的错误率.ABagging kNN对于不相关属性也有比kNN强得多的抵抗力.另外Abagging kNN的速度也比Bagging kNN更快.用UCI数据集证明了ABagging kNN的有效性.

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