【摘 要】
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研究最近邻分类方法,应用S近邻技术的思想建立分类模型,设计一个新的S近邻(shelly nearest neighbor,SNN)分类算法,克服了k近邻(knearest neighbor,kNN)分类算法在最近邻选择
【机 构】
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广西师范学院计算机与信息工程学院,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 No.90718020;国家重点基础研究发展规划(973) No.2008CB317108;广西教育厅科研基金项目 No.200911LX27;广西研究生教育创新计划项目 No.2009106020812M63;澳大利亚ARC基金 No.DP0985456~~
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研究最近邻分类方法,应用S近邻技术的思想建立分类模型,设计一个新的S近邻(shelly nearest neighbor,SNN)分类算法,克服了k近邻(knearest neighbor,kNN)分类算法在最近邻选择上可能存在偏好的问题。通过对传统的k近邻和新构造的S近邻分类算法的思想、关键技术等方面的分析,以及在UCI真实数据集实验上分类准确率的比较,概括出算法适宜的环境条件,并分析可能的原因。最后,总结得出SNN分类算法对距离度量不敏感,且在大数据集上具有更好分类效果的结论。
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