一种基于密度的大边界最近邻文本分类方法

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 7次 | 上传用户：smeie

【摘要】

：

距离的度量方法是影响K近邻分类算法的最重要因素,普通的欧式距离度量方法只对数值敏感无法反映数据内部的关联,对此在K近邻文本分类中引入一种大边界最近邻(LMNN)距离度量学习算法,并针对此算法会加剧数据密度分布不均的情况,提出一种改进的基于样本密度的大边界最近邻文本分类算法(DLMNNC)。该算法首先利用LMNN完成对样本集的训练得到映射矩阵L对原数据空间进行重构,然后为了解决LMNN算法可能会加剧

【作者】

：

彭凯魏岩杨煜普

【机构】

：

上海交通大学自动化系

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2013年07期

【关键词】

：

大边界最近邻 K近邻密度距离度量学习文本分类 Large margin nearest neighbour（LMNN） K nearest neighbo

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