改进局部均值与类均值权重的近邻分类

摘要：

为改进传统的基于局部均值与类均值的近邻分类算法的分类精度,有必要对分类中类均值向量的权重分配进行研究.将类均值向量的权重基于客观决策信息确定为数学公式,并运用步长优化的统一迭代法来对加权权重进行选取,通过UCI数据集大量实验表明,使用改进的分类算法进行仿真实验,结果表明,改进算法在正确率方面优于传统算法.

关键词：类均值、步长优化、权重、交叉验证

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61104104,6147301;四川省信号与信息重点实验室基金SZJJ2009-002

在线出版日期：2017-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：137-142