基于局部权重k-近质心近邻算法

被引：2

作者：

谢红

赵洪野

解武

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

来源：

应用科技 | 2015年 / 42卷 / 05期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

模式分类; 近邻原则; k-近邻; k-近质心近邻; 局部权重;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

k-近质心近邻原则是k-近邻原则的一种有效扩展,是有效的模式分类方法之一。k-近质心近邻原则容易受到局外点的影响;同时,所有的k-近质心近邻点在分类决策时具有相同的权重和分类贡献率,这显然是不合理的。为了解决这一问题,考虑到质心近邻在模式分类问题上具有近邻特性和空间分布特性,提出一种基于局部权重的近质心近邻算法,实验结果表明该LWKNCN算法在分类精度上优于传统的KNN算法和KNCN算法。

引用

页码：10 / 13

页数：4

共 6 条

[1] 半监督k近邻分类方法 [J].

陈日新 ;

朱明旱 .

中国图象图形学报, 2013, (02) :195-200

[2] 自动文本分类技术研究 [J].

奉国和 .

情报杂志 , 2007, (12) :108-111

[3] A Local Mean-Based k-Nearest Centroid Neighbor Classifier [J].

Gou, Jianping ;

Yi, Zhang ;

Du, Lan ;

Xiong, Taisong .

COMPUTER JOURNAL, 2012, 55 (09) :1058-1071

[4]

Pseudo nearest neighbor rule for pattern classification.[J].Yong Zeng;Yupu Yang;Liang Zhao.Expert Systems With Applications.2008, 2

[5]

A local mean-based nonparametric classifier.[J].Y. Mitani;Y. Hamamoto.Pattern Recognition Letters.2005, 10

[6]

On the use of neighbourhood-based non-parametric classifiers 1 This work has partially been supported by projects P1B96-13 (Fundació Caixa-Castelló) and AGF95-0712-C03-01 and TIC95-676-C02-01 (Spanish CICYT). 1.[J].J.S. Sánchez;F. Pla;F.J. Ferri.Pattern Recognition Letters.1997, 11

← 1 →