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一种新的加权k_最临近分类方法
一种新的加权!最临近分类方法
苏 鹏 李玉忱 刘 慧
(山东大学计算机科学与技术学院,济南 !%B)
:
?(/1-0 .C@D8E%! F41G::$H:/$H8
摘 要 最临近 ( )分类方法在计算两训练样本的相异度时给每一属性加相同的权,这样会造成分类的准确性下
’( ’())
降,尤其当存在很多无关属性时,甚至会造成混乱。针对这一弱点该文提出了一种用每一属性的信息增益作为该属性的
权来计算训练样本间的相异度的数学模型,并将这一模型应用于’(最临近分类方法,改善了该方法的分类质量。
关键词 ’()) 信息增益 加权
文章编号 ( ) 文献标识码 中图分类号
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引言 息增益越大,其包含的信息量也越大。也就是说,属性的信息增
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很多应用于模式识别问题的最简单的分类算法都基于’(
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