【摘 要】
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近邻分类算法,是机器学习中的十大算法之一.传统的KNN算法常用的距离函数为欧式距离,其缺点是默认不同的特征对分类的作用是相同的.针对该问题,本文提出了一种基于高斯核的KNN分类算法.本文提出的算法使用的距离函数是基于高斯核的距离函数.该距离函数给样本的所有特征赋予权重,其权重函数是基于高斯核计算.这样得到的距离既考虑了样本与分类之间的关系,又考虑了训练样本的分布对分类的影响.同时,在预测测试样本的
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近邻分类算法,是机器学习中的十大算法之一.传统的KNN算法常用的距离函数为欧式距离,其缺点是默认不同的特征对分类的作用是相同的.针对该问题,本文提出了一种基于高斯核的KNN分类算法.本文提出的算法使用的距离函数是基于高斯核的距离函数.该距离函数给样本的所有特征赋予权重,其权重函数是基于高斯核计算.这样得到的距离既考虑了样本与分类之间的关系,又考虑了训练样本的分布对分类的影响.同时,在预测测试样本的类别时,本文提出的算法在投票法的基础上赋予了一个基于亲和函数的相似函数,该相似函数给远离测试样本的近邻样本赋予较小的权重,从而消弱其对分类结果的影响.而对于该算法的带宽参数值和参数值,本文是从UCI数据库选取8个数据集进行分类,比较分类精度确定最佳值和值.为了验证本文提出的算法分类性能较好,本文总共进行了两个实验.第一个实验是基于最佳值和值,我们首先对从8个数据集中选取的6个数据集都使用不同的距离函数,并比较它们的分类精度.其次,对8个数据集都使用三种决策规则进行分类,比较它们的准确率.最后,为了证明本文提出的算法优于其他分类算法,本文从8个数据集中选取5个数据集进行试验,从和1值两个评价标准体系比较.实验结果证明本文提出的算法分类效果最好.第二个实验是把本文提出的分类算法应用到离婚数据集,在确定算法中两个参数的值后,分别与传统的KNN算法以及其他分类算法比较,结果表明本文提出的算法在离婚数据集上表现最优.所以,本文提出的基于高斯核的KNN算法在分类方面表现较好.
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