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题名简化的粒子群优化快速KNN分类算法
被引量：15
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作者
李欢
焦建民
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机构
宁波大红鹰职业技术学院软件学院
南京航空航天大学民航学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第32期57-59,共3页
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基金
浙江省教育厅2006年度高校科研计划(No.20060347)。
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文摘
提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索,在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响,从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明,在查找k近邻相同时,SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。
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关键词
K
近邻分类器
粒子群优化算法
相似度
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Keywords
K Nearest Neighbor（KNN） classifier
Particle Swarm Optimization（PSO）
similarity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名自适应变邻域混沌搜索微粒群算法
被引量：5
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作者
郏宣耀
李欢
滕少华
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机构
宁波大红鹰职业技术学院软件学院
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第31期90-92,共3页
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基金
浙江省教育厅2006年度高校科研计划(No.20060347)
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文摘
针对局部地形复杂、振荡强烈的函数优化精度难以提高的问题,提出一种自动调整邻域搜索范围和方向的自适应变邻域混沌搜索微粒群算法(AVNC-PSO)。优化初期首先由基本PSO算法进行粗调,当种群收敛于局部最优时,选择飞行停滞且聚集程度高的粒子向不同方向的邻域内进行混沌搜索,搜索方向和粒子偏移量根据粒子与收敛中心的距离和混沌变量的值共同确定。数值仿真表明,该算法能够使局部搜索更精确,有效改善基本PSO算法优化精度不高的弱点。
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关键词
自适应
变邻域
混沌搜索
微粒群算法
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Keywords
self-adaptive
variable neighborhood
chaos search
Particle Swarm Optimization（PSO）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于相似性二次度量的高维数据聚类算法
被引量：4
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作者
郏宣耀
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机构
宁波大红鹰职业技术学院软件学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2005年第B12期176-177,共2页
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文摘
针对高维数据相似度难定义的问题,提出了一种基于相似性二次度量的高维聚类算法。该算法首先由属性分布相似度和空间距离计算数据对象间实距离矩阵,得到各对象的最近邻表,根据该表内元素的交叉情况计算出数据间的相似性矩阵,最后根据该相似矩阵进行数据聚类。实验结果显示该算法能够获得优秀的聚类结果。
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关键词
高维聚类
相似性度量
二次度量
噪声
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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