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本文介绍了分类中常用的算法之一K-近邻法,分析了此分类算法相对于其他分类算法的优势及不足,并针对此方法在各类训练样本分布不等时造成的分类效率下降的问题作了相应的改进,提出了一种在相似度计算时能体现各类代表度的K-近邻法分类方法,减小了误判率.实验证明了所做的改进是有效的.
基于K-近邻法的不等样分类
【摘 要】
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本文介绍了分类中常用的算法之一K-近邻法,分析了此分类算法相对于其他分类算法的优势及不足,并针对此方法在各类训练样本分布不等时造成的分类效率下降的问题作了相应的改进
【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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绵阳师范学院学报
【发表日期】
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2016年11期
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