基于最近邻距离权重的ML-KNN算法
ML-KNN algorithm based on nearest neighbor distance weight
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
摘要
在大数据环境下,K近邻多标签算法(ML-KNN)高时间复杂度的问题显得尤为突出;此外,ML-KNN也没有考虑k个近邻对最终分类结果的影响。针对上述问题进行研究,首先将训练集进行聚类,再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集;然后计算最近邻样本的距离权重,并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响;最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明,所提算法得到了更好的分类结果,并且大大降低了时间复杂度。
基金项目
国家教育部—新华三集团“云数融合”基金资助项目(2017A13055)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0738
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 982-985
文章编号: 1001-3695(2020)04-005-0982-04
发布历史
[2020-04-05] 印刷出版
引用本文
陆凯, 徐华. 基于最近邻距离权重的ML-KNN算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (4): 982-985. (Lu Kai, Xu Hua. ML-KNN algorithm based on nearest neighbor distance weight [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (4): 982-985. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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