基于Fuzzy ART的K-最近邻分类改进算法

摘要：

提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用FuzzyART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计算速度,保持了预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况.实验表明,该算法适用于对复杂而数据量较大的数据库进行分类.

关键词：模糊自适应共振理论、K-最近邻分类、聚类、分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：天津市自然科学基金003601311

在线出版日期：2005-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5