| 基于欧式距离的最近邻改进算法 |
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| 引用本文： | 刘星毅,韦小铃.基于欧式距离的最近邻改进算法[J].广西科学院学报,2010,26(4):409-411. |
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| 作者姓名： | 刘星毅 韦小铃 |
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| 作者单位： | 钦州学院,广西钦州535000 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金项目，广西教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 依托欧拉距离,使用杂合距离算法改进Minkowski距离公式,使得最近邻算法能够针对不同实际需要计算两事例距离,适用到属性是混合型的情形,也能避免时序列中出现的错误计算问题。
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| 关 键 词： | 邻算法 欧式距离 Minkowski距离 |
| 收稿时间： | 2010/9/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2010/10/11 0:00:00 |
Improved kNN Algorithm Based on Euclidean Distance |
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| LIU Xing-yi and WEI Xiao-ling.Improved kNN Algorithm Based on Euclidean Distance[J].Journal of Guangxi Academy of Sciences,2010,26(4):409-411. |
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| Authors: | LIU Xing-yi and WEI Xiao-ling |
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| Institution: | (Qinzhou University,Qinzhou,Guangxi,535000,China) |
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| Abstract: | Based on Euclidean distance,a hybrid method was employed by making k Nearest Neighbor（kNN） algorithm available to calculate the distance between two instances.The proposed method can be applied for the case with all kinds of data and avoid the mistake computation in the time series data. |
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| Keywords: | nearest neighbor algorithm Euclidean distance Minkowski distance |
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