【摘 要】
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为解决k-NN算法中固定k的选定问题,引入稀疏学习和重构技术用于最近邻分类,通过数据驱动（data-driven）获得k值,不需人为设定。由于样本之间存在相关性,用训练样本重构所有测试
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西师范学院计算机与信息工程学院,广西大学计算机与电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170131;61263035;61363009);国家863高技术研究发展计划基金项目(2012AA011005);国家973重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329404);广西自然科学基金项目(2012GXNSFGA060004);广西高校科学技术研究重点基金项目(2013ZD041);广西研究生教育创新计划基金项目(YCSZ2015095;YCZ201
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为解决k-NN算法中固定k的选定问题,引入稀疏学习和重构技术用于最近邻分类,通过数据驱动（data-driven）获得k值,不需人为设定。由于样本之间存在相关性,用训练样本重构所有测试样本,生成重构系数矩阵,用l1-范数稀疏重构系数矩阵,使每个测试样本用它邻域内最近的k（不定值）个训练样本来重构,解决k-NN算法对每个待分类样本都用同一个k值进行分类造成的分类不准确问题。UCI数据集上的实验结果表明,在分类时,改良k-NN算法比经典k-NN算法效果要好。
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