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SMwKnn基于类别子空间距离加权的互k近邻算法.pdf
第41卷第2期 计算机科学 V01．41No．2
20t4年2月 Science Feb2014
Computer
SMwKnn：基于类别子空间距离加权的互k近邻算法
卢伟胜郭躬德严宣辉陈黎飞
(福建师范大学数学与计算机科学学院福州350007)
摘要互是最近邻算法(mKnnc)是k最近邻分类算法(Knn)的一种改进算法，该算法用互奄最近邻原则对训练样本
以及k最近邻进行噪声消除，从而提高算法的分类效果。然而在利用互五最近邻原则进行噪声消除时，并没有将类别
属性考虑进去，因此有可能把真实有效的数据当成噪声消除掉，从而影响分类效果。基于类别子空间距离加权的互k
最近邻算法考虑到近邻的距离权重，既能消除冗余或无用属性对最近邻分类算法依赖的相似性度量的影响，又能较好
地消除邻居中的噪声点。最后在UCI公共数据集上的实验结果验证了该算法的有效性。
关键词类别子空间，互k最近邻，距离加权，子空间
中图法分类号TP391文献标识码A
kNearest BasedonClass and
SMwKnn：Mutual
NeighboutsAlgorithm Subspace
LU GUO YANXuan-huiCHENLi-fei
Wei-shengGong-de
(SchoolofMathematicsand Normal 350007，Cllim)
ComputerScience，FujianUniversity，Fuzhou
AbstractMkIlncisan oftheknearest usesthemutualknearest
improvedalgorithm neighbours(KNN)，which neigh—
bourstoeliminateanomaliesinthe setandthek nearest hasthebetter thanKNN．
training neighbours．It performance
realandeffectivedata be of
However，the eliminatedasthenoisesSOthat the classificationin
may influencingefficiency
thenoiseeliminationwithouttheclasslabelintoconsideration．Themutualk nearest
stage taking neighboursalgorithm
basedonClaSS and intoaccountcaneliminatethein—
subspacedistance-weighted(SMwKnn)takingdistance-weighted
or
fluenceoftheredundantuselessattributesonthe measurementoftheknearest classificational—
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