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提出了一种基于平均距离的K-近邻分类改进算法,克服了K-近邻分类算法准确率不高的两个问题：一是各个类别的近邻个数相同时则无法判断测试样本的类别;二是即使某一类别的近邻个数较多,但由于此类别的近邻样本与测试样本的相似度都比较小,则有可能把测试样本错误地判断为此类别。
基于平均距离的K-近邻分类改进算法
【摘 要】
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提出了一种基于平均距离的K-近邻分类改进算法,克服了K-近邻分类算法准确率不高的两个问题：一是各个类别的近邻个数相同时则无法判断测试样本的类别;二是即使某一类别的近邻个
【机 构】
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闽南理工学院
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2010年24期
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