广义近邻选取的KGNN改进算法研究

摘要：

KGNN算法推广了传统KNN算法中的近邻选择方法,提出广义近邻的概念,扩大了近邻的范围,也因此可能使所选近邻中包含过多的离群点,影响分类性能.针对KGNN算法中选出的广义近邻,提出了两种筛选方案,即Proposed 1和Proposed 2.实验结果表明,提出的筛选方案在多个数据集上均能获得比KGNN算法更好的效果.

关键词：KGNN算法、分类、数据集

所属期刊栏目：22

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科技发展中心产学研创新基金项目"基于大数据和人工智能的个性化教育关键技术研究";四川工商职业技术学院院级教育教学类课题"'智能+'时代教育人才培养模式的构建和研究";四川工商职业技术学院2020年科研创新团队建设项目"人工智能与大数据技术应用"

在线出版日期：2020-12-28（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

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