| 融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法 |
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| 引用本文： | 石鑫鑫,胡学钢,林耀进.融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2014(9):1055-1058. |
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| 作者姓名： | 石鑫鑫 胡学钢 林耀进 |
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| 作者单位： | 1. 合肥工业大学 计算机与信息学院,安徽 合肥,230009
2. 合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009; 闽南师范大学 计算机科学与工程系，福建 漳州 363000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 文章提出一种融合互近邻和可信度的K近邻算法,根据互近邻的概念删除噪声数据;利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。该算法不仅可以减小噪声数据对分类的影响,而且一定程度上增强了K近邻分类算法的稳定性。该算法在UCI标准数据集上进行了测试,性能相当或优于其他分类器。
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| 关 键 词： | K近邻 互近邻 可信度 噪声 |
K-nearest neighbor classification algorithm combined with mutual neighbors and credibility |
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| SHI Xin-xin,HU Xue-gang,LIN Yao-jin.K-nearest neighbor classification algorithm combined with mutual neighbors and credibility[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2014(9):1055-1058. |
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| Authors: | SHI Xin-xin HU Xue-gang LIN Yao-jin |
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| Institution: | SHI Xin-xin;HU Xue-gang;LIN Yao-jin;School of Computer and Information,Hefei University of Technology;Dept.of Computer Science and Engineering,Minnan Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | K-nearest neighbor(KNN) mutual neighbor credibility noise |
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