【摘 要】
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目的：对K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法中k值的选取通常是人为设定,而且通常是固定的缺点,研究如何更好地选取k值.方法：引入k的可信度的概念,提出一种基于局部密度和纯度
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004
【出 处】
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广西计算机学会成立30周年庆典暨2016年学术年会
论文部分内容阅读
目的：对K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法中k值的选取通常是人为设定,而且通常是固定的缺点,研究如何更好地选取k值.方法：引入k的可信度的概念,提出一种基于局部密度和纯度的自适应选取k值的方法,并将其引入到传统的KNN分类算法中.结果：该算法合理的考虑了样本的局部密度、纯度与选取k值的关系,不仅解决了k值的选取问题,并且避免了固定k值对分类的影响.结论：该算法是有效的,可以得到较高的准确率,但算法的时效性有待提高.
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