基于属性Bagging kNN性能的增强

摘要：

提出了用于增强kNN的属性Bagging(ABagging),ABagging通过对属性重抽样而不是对训练实例重抽样来获得多个训练集.kNN对于属性重抽样不稳定,因而ABagging能有效降低kNN的错误率.ABagging kNN对于不相关属性也有比kNN强得多的抵抗力.另外Abagging kNN的速度也比Bagging kNN更快.用UCI数据集证明了ABagging kNN的有效性.

关键词：Bagging、kNN、属性Bagging

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防预研基金

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：160-161,171