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基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法 被引量:27
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作者 刘应东 牛惠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期198-200,共3页
提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对... 提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法。通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识。采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响。 展开更多
关键词 knn算法 k-最近 小样本 图划分 分类算法
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基于改进K-最近邻算法的变电站设备分类识别方法研究 被引量:1
2
作者 罗金满 梁浩波 +2 位作者 王莉娜 刘卓贤 肖啸 《电测与仪表》 北大核心 2024年第10期50-56,共7页
针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输... 针对变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差等问题,在对识别过程进行分析的基础上,提出了一种结合K-最近邻分类算法和改进粒子群算的变电站设备分类识别方法。使用改进的粒子群优化算法来优化K-最近邻分类器的输入权重,提高了设备的分类识别精度。通过仿真进行对比分析,验证该方法的优越性。结果表明,采用该方法的分类识别效果显著,训练准确率达到100%,测试准确率达到99%,与传统识别方法相比,识别准确率从97%提高到99%,平均识别时间从85.81 s降低到0.19 s。该方法解决了变电站设备三维点云数据采集缺陷造成的场景重建精度低、效率差、识别率低等问题,有效提高了变电站设备的分类识别效果,具有良好的实用价值和可操作性。 展开更多
关键词 三维点云数据 变电站设备 分类识别 k-最近 粒子群算法
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基于改进k-最近邻回归算法的软测量建模 被引量:16
3
作者 叶涛 朱学峰 +1 位作者 李向阳 史步海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期996-999,共4页
机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模k-最近邻(kNN)算法是一种流行的学习算法,可用于函数回归问题.然而,传统kNN算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点.本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法,改进了传... 机器学习回归方法被广泛应用于复杂工业过程的软测量建模k-最近邻(kNN)算法是一种流行的学习算法,可用于函数回归问题.然而,传统kNN算法存在运行效率低、距离计算忽略特征权值的缺点.本文引入了二次型距离定义和样本集剪辑算法,改进了传统kNN回归算法,并将改进的算法用于工业过程软测量建模.仿真实验得到了一些有益的结论. 展开更多
关键词 k-最近算法 二次型距离 软测量 纸浆KAPPA值
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基于K-最近邻算法的未知病毒检测 被引量:15
4
作者 张波云 殷建平 +1 位作者 张鼎兴 嵩敬波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期7-10,共4页
因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此... 因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此模型适用于实时在线系统中的病毒检测,既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。 展开更多
关键词 计算机病毒 k-最近算法 病毒检测
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一种自适应k-最近邻算法的研究 被引量:17
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作者 余小鹏 周德翼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期70-72,共3页
针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用... 针对传统k-最近邻算法(k-NearestNeighbor,kNN)存在搜索慢的缺陷,提出了一种改进型的自适应k-最近邻算法。该方法在以测试样本点为中心的超球内进行搜索,对超球半径的生长进行采样,建立半径生长的BP神经网络模型,逼近半径变化函数,并用该函数指导超球体的生长。该方法有效地缩小了搜索范围,减少了超球体半径生长的试探次数,对处理稀疏数据集有明显的优越性。 展开更多
关键词 模式分类 k-最近算法 超球 BP网络算法
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基于Hilbert曲线的近似k-最近邻查询算法 被引量:6
6
作者 徐红波 郝忠孝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期47-49,共3页
在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线... 在低维空间中R树的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降维成为解决问题的关键。利用Hilbert曲线的降维特性,该文提出基于Hilbert曲线近似k-最近邻查询算法AKNN,分析近似k-最近邻的误差。实验结果表明算法在执行时间上优于线性扫描和基于R树最短优先查询算法,近似解的质量较好。 展开更多
关键词 k-最近 降维 HILBERT曲线 近似算法
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基于改进的K-最近邻算法的病毒检测方法 被引量:3
7
作者 谢金晶 张艺濒 《现代电子技术》 2007年第3期51-53,共3页
由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进... 由于计算机病毒检测的不可判定性,提出了一种基于改进的K最近邻检测方法来实现对计算机病毒的近似判别。此方法成功地克服了现有的特征码扫描技术只能检测已知病毒的缺点。首先改进了原始的K最近邻检测方法,使其更适合于对计算机病毒进行预测。并在此检测方法上,设计了一个病毒检测系统。此系统既可查杀已知病毒,也可分析评判可疑程序,诊断出被感染病毒以及病毒类型。 展开更多
关键词 k-最近算法 计算机病毒 病毒检测 INTERNET
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一种基于分割K-最近邻算法的传染病预测方法 被引量:3
8
作者 相晓敏 顾君忠 王永明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期163-167,共5页
传染病预测是时间序列预测中的一个重要应用领域,针对常用传染病预测算法准确率较低的问题,提出一种基于数据分割的最近邻算法,对相同月份的数据进行相似度计算。将传染病数据按照月份进行分割,得到不同年份、相同月份的时间序列数据,运... 传染病预测是时间序列预测中的一个重要应用领域,针对常用传染病预测算法准确率较低的问题,提出一种基于数据分割的最近邻算法,对相同月份的数据进行相似度计算。将传染病数据按照月份进行分割,得到不同年份、相同月份的时间序列数据,运用K-最近邻(KNN)的方法对时间序列数据进行相似度计算,得出最相似的时间序列的预测序列预测值。利用上海市疾病预防控制中心腹泻数据进行实验,结果表明,该方法能够充分考虑到月份对腹泻人数的影响,与改进前的基于KNN的连续时间序列预测算法相比,平均绝对误差值、平均百分比误差值、均方根误差值分别降低38.52,0.07,47.86,与传统的预测方法 ARIMA相比,平均绝对误差、平均百分比误差值、均方根误差值分别降低23.04,0.07,28.12。 展开更多
关键词 预测 传染病预测 k-最近算法 时间序列 相似性计算
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基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简
9
作者 邢西峰 陈月辉 杨斌 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第2期159-162,共4页
针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本... 针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。 展开更多
关键词 保守自适应k-最近 维数约简 MDS算法 swiss-roll数据集 流形学习
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基于值差度量和聚类优化的K最近邻算法在银行客户行为预测中的应用 被引量:7
10
作者 李博 张晓 +4 位作者 颜靖艺 李可威 李恒 凌玉龙 张勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2784-2788,共5页
为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻(K NN)算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量(VDM)距离的对聚类结果迭代优化的改进K NN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的K NN算法... 为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻(K NN)算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量(VDM)距离的对聚类结果迭代优化的改进K NN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的K NN算法的聚类,再对聚类结果进行迭代分析,最后通过联合训练提高了预测精度。基于葡萄牙零售银行2008—2013年收集的客户数据比较可知,改进的K NN算法与传统的K NN算法、基于属性值相关距离的K NN改进(FCD-K NN)算法、高斯贝叶斯算法、Gradient Boosting等现有算法相比具有更好的性能和稳定性,在银行数据预测客户行为中具有很大的应用价值。 展开更多
关键词 k-最近算法 值差异度量距离 金融危机 行为预测 数据挖掘
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面向非平衡混合数据的改进计数最近邻分类算法 被引量:2
11
作者 廖志芳 陈宇宙 +1 位作者 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第12期139-141,共3页
非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型... 非平衡混合数据是指数据集中类别不同的样本在数量上存在着较大的差别;同时样本数据集中的数据是非单一的数据类型,即它包含多种类型,如数值型和文本型数据。在对混合型数据的分类算法中,计数最近邻分类算法(CwkNN)可以有效地对混合型数据进行分类,但该算法对数据的非平衡性处理效果不是太理想。在CwkNN的基础之上结合数据的非平衡性特点提出了基于全局密度和K-密度的分类算法来提高少数类样本的权重,从而提高数据的分类精确度。实验结果表明,全局密度分类算法和CwkNN算法的分类精度相当,K-局部密度分类算法在一定程度上提高了分类的精度。 展开更多
关键词 计数最近分类算法 非平衡数据 全局密度 k-密度
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基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法 被引量:3
12
作者 崔宾阁 庄仲杰 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第3期20-27,共8页
两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪... 两层最近邻(TLNN)分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻(kNN)算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法(ODM-TLNN),提高对噪声数据的鲁棒性。算法分为两层,下层使用最佳距离度量来确定一个未标记样本的局部子空间,上层采用AdaBoost在子空间进行信息提取。基于UCI数据集的实验结果表明,该算法能充分降低分类错误率,并且在噪声数据下具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 距离度量 k-最近算法 噪声数据 分类 错误率
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一种基于数据空间自适应规则网格划分的Skd-tree最近邻算法 被引量:2
13
作者 王荣秀 王波 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第6期147-155,共9页
针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯... 针对现有kd-tree KNN算法的不足,提出了一种基于规则数据空间网格划分的Skdtree KNN算法。该树形结构把数据置于空间网格内部,能更好地利用数据的空间分布特性,可以在更小的范围内对被查询数据定位,有效避免对部分无关数据的计算或回溯;同时,为了适应网格空间的规则性,算法中采用了超方体而非超球体来查询局域空间中的最优结果,避免了空间异构带来的缺点。数字实验的结果证明:Skd-tree KNN比kd-tree KNN具备更好的索引定位精度、更少的无关数据回溯和计算、更短的查询时间,尤其适用于数据样本较大或高维度数据的最近邻查询。 展开更多
关键词 最近算法 数据索引 Skd-tree knn 查询超体
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K最近邻算法理论与应用综述 被引量:81
14
作者 毋雪雁 王水花 张煜东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第21期1-7,共7页
k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的... k最近邻算法(kNN)是一个十分简单的分类算法,该算法包括两个步骤:(1)在给定的搜索训练集上按一定距离度量,寻找一个k的值。(2)在这个kNN算法当中,根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现,并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制,因此,kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献,详细阐述了每篇文献所使用的改进方法,并对其实验结果进行了分析;通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果,对kNN算法的发展前景无比期待。 展开更多
关键词 k最近算法(knn) 人脸识别 文字识别 医学图像处理
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基于改进Citation-KNN算法的性别识别研究 被引量:2
15
作者 朱俊梅 顾明亮 +1 位作者 张世形 贾晶晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第15期206-210,共5页
为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包... 为了简化系统模型训练方法,提高性别识别系统的整体效率,提出了一种基于改进Citation-KNN算法的说话人性别识别方法。该方法将连续语音切分,训练每段语音的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)作为多示例包,其所有混合元为相应包中示例;采用改进的Hausdorff距离作为包与包之间的距离测度,通过Citation-KNN算法进行性别识别。该方法以多示例包间距离为分类依据,简化了系统训练,且识别率优于一些传统算法。 展开更多
关键词 性别识别 改进Citation-K最近(knn)算法 高斯混合模型 改进HAUSDORFF距离
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基于剪枝加权k-NN算法的雷达电磁行为识别 被引量:1
16
作者 程远国 唐文杰 满欣 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期7-11,共5页
为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN... 为了更好地实施电子干扰和欺骗,针对目标雷达电磁行为识别问题,提出了一种新的算法。首先,给出了雷达电磁行为的形式化表述,并在此基础上将各项属性参数进行预处理;然后,通过改进的k-最近邻分类算法(k-nearest-neighbor classifier,k-NN)对数据进行处理,从而对未知的雷达电磁行为进行识别。实验结果表明:改进的算法引入剪枝加权策略可加强其分类识别能力,在分类准确率和时间效率上较原算法有一定的改善,对于雷达电磁行为的识别是有效可行的。 展开更多
关键词 雷达电磁行为 k-最近分类算法 分类识别
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一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN文本分类算法 被引量:9
17
作者 姚彬修 倪建成 +2 位作者 于苹苹 曹博 李淋淋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期172-177,共6页
针对KNN算法的分类效率随着训练集规模和特征维数的增加而逐渐降低的问题,提出了一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN(Canopy Rough Set-KNN)文本分类算法。算法首先将待处理的文本数据通过Canopy进行聚类,然后对得到的每个类簇运用粗糙集... 针对KNN算法的分类效率随着训练集规模和特征维数的增加而逐渐降低的问题,提出了一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN(Canopy Rough Set-KNN)文本分类算法。算法首先将待处理的文本数据通过Canopy进行聚类,然后对得到的每个类簇运用粗糙集理论进行上、下近似分割,对于分割得到的下近似区域无需再进行分类,而通过上、下近似作差所得的边界区域数据需要通过KNN算法确定其最终的类别。实验结果表明,该算法降低了KNN算法的数据计算规模,提高了分类效率。同时与传统的KNN算法和基于聚类改进的KNN文本分类算法相比,准确率、召回率和F_1值都得到了一定的提高。 展开更多
关键词 Canopy聚类 粗糙集 k-最近(knn)算法 文本分类
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基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计 被引量:5
18
作者 李朔 雷为民 张伟 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期176-181,242,共7页
为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后... 为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论. 展开更多
关键词 信道估计 K最近(knn)算法 多进多出(MIMO)系统 正交频分复用(OFDM) 孪生支持向量回归(TSVR)
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基于特别的特征表示方法的局部线性KNN算法 被引量:2
19
作者 卞则康 王士同 王宇翔 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第1期134-142,共9页
提出了一种特别的特征表示方法,并在此基础上提出了一种基于特别的特征表示方法的局部线性K最近邻算法(locally linear K-nearest neighbor method,L^2KNN),并将之应用到人脸识别中。特别的特征表示方法是在传统的稀疏表示的基础上,加... 提出了一种特别的特征表示方法,并在此基础上提出了一种基于特别的特征表示方法的局部线性K最近邻算法(locally linear K-nearest neighbor method,L^2KNN),并将之应用到人脸识别中。特别的特征表示方法是在传统的稀疏表示的基础上,加入了非负约束,改进了传统的稀疏表示的方法,在目标函数中增加了集群正则化项,然后优化新的目标函数得到一个新的近似的特征表示。L^2KNN算法具有最近邻集群效应(clustering effect of nearest neighbors,CENN),不仅可以增强测试样本与同类的训练样本之间的相关性,而且可以增强同类训练样本之间的相关性。L^2KNN算法进一步应用到L^2KNNc(L^2KNN-based classifier)分类器中,并提出一种系数截断的方法增加L^2KNNc分类器的泛化性能,进一步提高分类器的分类性能。在人脸数据集上的实验结果证明了上述结论。 展开更多
关键词 特别的特征表示 局部线性K最近算法(L^2knn) 最近集群效应(CENN) 系数截断方法
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自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究 被引量:125
20
作者 李文杰 闫世强 +2 位作者 蒋莹 张松芝 王成良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1-7,148,共8页
传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的... 传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 自适应 参数寻优 k-平均最近
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