基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法

摘要：

提出一种基于k-最近邻图的小样本KNN分类算法.通过划分k-最近邻图,形成多个相似度较高的簇,根据簇内已有标记的数据对象来标识同簇中未标记的数据对象,同时剔除原样本集中的噪声数据,从而扩展样本集,利用该新样本集对类标号未知数据对象进行类别标识.采用标准数据集进行测试,结果表明该算法在小样本情况下能够提高KNN的分类精度,减小最近邻阈值k对分类效果的影响.

关键词：KNN算法、k-最近邻图、小样本、图划分、分类算法

所属期刊栏目：37

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省自然科学研究规划基金资助项1010RJZA069

在线出版日期：2011-08-04（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：198-200