一种模糊-证据kNN分类方法

被引：13

作者：

吕锋 ^{[1
]}

杜妮 ^{[1
]}

文成林 ^{[2
]}

机构：

[1] 河北师范大学物理科学与信息工程学院

[2] 杭州电子科技大学自动化学院

来源：

电子学报 | 2012年 / 40卷 / 12期

关键词：

k-最近邻(k-NN); 加权欧氏距离; 模糊熵; 折扣因子; 证据理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

已有的以k-最近邻(kNearest Neighbor,kNN)规则为核心的分类算法,如模糊kNN(FuzzykNN,FkNN)和证据kNN(EvidentialkNN,EkNN)等,存在着两个问题:无法区别出样本特征的差异以及忽略了邻居距训练样本类中心距离的不同所带来的影响.为此,本文提出一种模糊-证据kNN算法.首先,利用特征的模糊熵值确定每个特征的权重,基于加权欧氏距离选取k个邻居;然后,利用邻居的信息熵区别对待邻居并结合FkNN在表示信息和EkNN在融合决策方面的优势,采取先模糊化再融合的方法确定待分类样本的类别.本文的方法在UCI标准数据集上进行了测试,结果表明该方法优于已有算法.

引用

页码：2390 / 2395

页数：6

共 6 条

[1] Improved k-nearest neighbor classification [J].