【摘 要】
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为了提高数据挖掘的效率与准确性,将k最邻近算法与样本均衡策略相结合,在海量数据挖掘中进行应用;首先对样本集文本进行分析,找出样本领域的密集分布区域,对样本密集区域进行
【机 构】
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福州工商学院工学院,西安电子科技大学通信工程学院,桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,福建农林大学计算机与信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61741303),广西重点研发计划项目(2017AC05027),广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA294061),广西嵌入式技术与智能系统重点实验室项目(2017-2-5),福建省中青年教师教育科研项目(JT180867),福建省本科高校教育教学改革研究项目(FBJG20190171)
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为了提高数据挖掘的效率与准确性,将k最邻近算法与样本均衡策略相结合,在海量数据挖掘中进行应用;首先对样本集文本进行分析,找出样本领域的密集分布区域,对样本密集区域进行有效裁剪优化,实现样本分布均衡,然后对经过样本均衡处理的数据样本执行传统k最邻近算法,根据权重获得分类结果,最后对不同k值的k最邻近算法进行实例仿真。结果表明,在相同的数据样本环境中,相比于其他分类算法,采用改进的k最邻近算法的分类准确度和分类效率更高。
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