【摘 要】
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利用k-近邻算法进行分类时,如果属性集包含不相关属性或弱相关属性,那么分类精度将会降低。研究了k-近邻分类器,分析了k-近邻分类器的缺点,提出了一种利用随机属性子集组合k
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利用k-近邻算法进行分类时,如果属性集包含不相关属性或弱相关属性,那么分类精度将会降低。研究了k-近邻分类器,分析了k-近邻分类器的缺点,提出了一种利用随机属性子集组合k近邻分类器的算法。通过随机的属性子集组合多个k近邻分类器,利用简单的投票,对多个k-近邻分类器的输出进行组合,这样可有效地改进k-近邻分类器的精度。
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