基于互邻信息的树型近邻分类方法

为了提升分布不均匀样本的分类性能，该文提出了一种基于互邻信息的树型近邻(Tree-based k近邻，kTree)分类方法，以此提高k近邻分类的准确率。首先，采用回归模型刻画样本之间的紧密程度，获取每个样本的最优k值，从而获得最优邻居，并采用kTree提升搜索效率。其次，对于每一个测试样本，基于互邻信息准则，确定其邻域空间，完成k近邻分类。最后，数据集的试验结果表明，该文提出的基于互邻信息的kTree分类准确率高于传统k近邻分类等其他分类算法。该文提出的方法也为k近邻分类的改进提供了新的方向。