【摘 要】
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传统KNN算法具有简单、稳定和高效的特点,在实际领域得到广泛应用.但算法的时间复杂度与样本规模成正比,大规模或高维数据会降低KNN分类效率.文中通过引入变精度粗糙集模型,
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系; 江西农业大学软件学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.60970061,61075056,61103067)
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传统KNN算法具有简单、稳定和高效的特点,在实际领域得到广泛应用.但算法的时间复杂度与样本规模成正比,大规模或高维数据会降低KNN分类效率.文中通过引入变精度粗糙集模型,提出一种改进的KNN分类算法.算法运用变精度粗糙集上下近似概念,将各类训练样本划分为核心和边界区域,分类过程计算新样本与各类的近似程度,获取新样本的归属区域,减小分类代价,增强算法的鲁棒性.实验表明,与传统KNN算法相比,文中算法保持较高的分类精度并有效提高分类效率,具有一定的理论与实际价值.
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