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利用最近邻信息快速分类多标签数据
被引量：
3
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作者
乔健
田庆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第32期138-140,190,共4页
为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签...
为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签归属的最近邻数对待分类实例进行排序分类。仿真结果表明,最近邻的选择方法对分类器性能有显著的影响;在分类效果上FKMC与ML-KNN相当,有时甚至优于后者;而在分类效率上FKMC则显著优于ML-KNN。
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关键词
最近邻
快速分类
多标签数据
快速多标签数据分类算法(
fkmc
)
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题名
利用最近邻信息快速分类多标签数据
被引量：
3
1
作者
乔健
田庆
机构
西北工业大学管理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第32期138-140,190,共4页
基金
教育部人文社科基金(No.09YJAZH072)
文摘
为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性,提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC,利用待分类实例的k个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的k个最近邻;根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签归属的最近邻数对待分类实例进行排序分类。仿真结果表明,最近邻的选择方法对分类器性能有显著的影响;在分类效果上FKMC与ML-KNN相当,有时甚至优于后者;而在分类效率上FKMC则显著优于ML-KNN。
关键词
最近邻
快速分类
多标签数据
快速多标签数据分类算法(
fkmc
)
Keywords
nearest
neighbors
fast
classifying
multi-label
data
fast k-nearest neighbors based multi-label categorization（fkmc）
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用最近邻信息快速分类多标签数据
乔健
田庆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
3
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