一种基于特征加权的K Nearest Neighbor算法

摘要：

传统的KNN算法一般采用欧式距离公式度量两样本间的距离.由于在实际样本数据集合中每一个属性对样本的贡献作用是不尽相同的,通常采用加权欧式距离公式.笔者提出一种计算权重的方法,即基于特征加权KNN算法.经实验证明,该算法与经典的赋权算法相比具有较好的分类效果.

关键词：特征权重、K近邻、交叉验证

所属期刊栏目：26

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：352-355