基于SVM的特征加权KNN算法

来源 :中山大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：k55551309787

【摘要】

：

作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题--样本权重

【作者】

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陈振洲李磊姚正安

【机构】

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中山大学软件研究所,中山大学软件研究所,中山大学数学与计算科学学院

【出处】

：

中山大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2005年1期

【关键词】

：

支持向量机 K-近邻算法距离加权特征加权

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作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题--样本权重和特征权重.利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted KNN).实验表明,在一定的条件下,FWKNN能够极大地提高分类准确率.

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