基于结构学习的KNN分类算法

摘要：

KNN(K-Nearest Neighbor)算法和贝叶斯网络分类算法(Bayesian Network,BN)都是目前应用非常广泛的分类算法.本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法(BN-KNN).实验结果表明,BN-KNN算法能够有效地提高分类的正确率.

关键词：贝叶斯网络、K-近邻算法、距离加权

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472017;30670699

在线出版日期：2008-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：184-186,237