基于SVM的特征加权KNN算法--《中山大学学报(自然科学版)》2005年01期
基于SVM的特征加权KNN算法
【摘要】：作为一种非参数的分类算法,K＿近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题———样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,featureweightedKNN)。实验表明,在一定的条件下,FWKNN能够极大地提高分类准确率。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP18【正文快照】：
非常有效的非参数分类算法。最近邻法是一种消极(lazy)学习法———学习过程只是简单地存储已知的训练数据;当遇到新的查询样本时,一系列相似的样本被取出,并用来分类新的查询样本。对于最优的K值,KNN分类器提供了很好的分类性能。可以看出,如果K无限大,KNN分类规则就变成了Ba
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