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基于近邻决策域内局部分布密度的改进KNN算法
被引量：
3
1
作者
史佳
董昱
+2 位作者
魏宏杰
景晓春
史蕾
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第30期57-61,共5页
经典KNN算法和以往的基于密度的改进KNN算法都缺乏对训练样本数据分布的有效性描述,因此会间接影响到分类结果。提出一种基于测试样本近邻决策域内局部密度的改进KNN算法,通过计算各不同类别在近邻决策域内的局部密度,并同时考虑到类间...
经典KNN算法和以往的基于密度的改进KNN算法都缺乏对训练样本数据分布的有效性描述,因此会间接影响到分类结果。提出一种基于测试样本近邻决策域内局部密度的改进KNN算法,通过计算各不同类别在近邻决策域内的局部密度,并同时考虑到类间偏斜度的存在,得到各类密度补偿系数和倾斜度平衡因子,从而达到削弱高数量、大密度类别,增强小数量、低密度类别的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,该改进算法在保持经典KNN算法分类准确度的基础上,能够提高分类的召回率和F1-measure指标。
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关键词
knn
局部密度
决策域
类偏斜
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题名
基于近邻决策域内局部分布密度的改进KNN算法
被引量：
3
1
作者
史佳
董昱
魏宏杰
景晓春
史蕾
机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
南车株洲电力机车研究所有限公司
中铁十八局集团第一工程有限公司敦格项目部
甘肃省高速公路管理局
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第30期57-61,共5页
基金
国家自然科学基金(61164010)资助
文摘
经典KNN算法和以往的基于密度的改进KNN算法都缺乏对训练样本数据分布的有效性描述,因此会间接影响到分类结果。提出一种基于测试样本近邻决策域内局部密度的改进KNN算法,通过计算各不同类别在近邻决策域内的局部密度,并同时考虑到类间偏斜度的存在,得到各类密度补偿系数和倾斜度平衡因子,从而达到削弱高数量、大密度类别,增强小数量、低密度类别的目的。在UCI数据集上的实验结果表明,该改进算法在保持经典KNN算法分类准确度的基础上,能够提高分类的召回率和F1-measure指标。
关键词
knn
局部密度
决策域
类偏斜
Keywords
knn partial density decision domain class imbalance problem
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近邻决策域内局部分布密度的改进KNN算法
史佳
董昱
魏宏杰
景晓春
史蕾
《科学技术与工程》
北大核心
2014
3
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