沈阳师范大学学报(自然科学版)

2007, No.78(04) 475-478

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一种改进的K近邻法在模式识别中的应用
Application of an Improved K Nearest Neighbor Approach in Pattern Recognition

周而重;逄玉俊;

摘要(Abstract):

针对传统K近邻法的缺陷,改进的K近邻法首先对训练样本进行聚类,将样本的特征空间划分成若干满足一定条件的小超球体,然后依据最近间隔值在这些小超球体内搜索待分类样本的K个近邻点.算法通过特征选取,选出反映样本模式重要信息的特征,从而确保了聚类的质量.同时K近邻算法中引入的最近间隔值,既确定了近邻点的搜索半径,又保障了搜索的准确性.通过实验证实,该方法不但节省时间,还有较高的识别率.

关键词(KeyWords): K近邻法;聚类;特征选取

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 周而重;逄玉俊;

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