【摘 要】
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针对k NN回归算法中k值固定且未考虑样本相关性的影响,提出一种基于LPP和Lasso的最近邻算法.该算法通过局部保持投影与稀疏编码相结合,使训练样本对每一个测试样本都进行重构
【机 构】
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广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 桂林航天工业学院图书馆; 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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国家自然基金项目(61170131,61263035,61363009)资助;国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2012AA011005)资助;国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2013CB329404)资助;广西自然科学基金项目(2012GXNSFGA060004)资助;广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS13-08)资助
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针对k NN回归算法中k值固定且未考虑样本相关性的影响,提出一种基于LPP和Lasso的最近邻算法.该算法通过局部保持投影与稀疏编码相结合,使训练样本对每一个测试样本都进行重构,重构过程中,LPP用于保持原始数据的局部结构,l1-范式确保每个测试样本被k个不同数目的最近邻样本预测,以此解决k NN算法中k值固定问题.在UCI数据集上得到的实验结果表明,改进算法在线性回归中的预测能力优于传统k NN算法.
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