一种基于k-近邻算法的最优解算法

摘要：

k-近邻算法,模拟退火算法和粒子群算法分别是实例分类和求解的算法,这三种算法各不相同并且每种算法都有自身的特点.实例使用k-近邻算法求解之时,采用的是欧氏距离公式来计算实例之间的距离从而找到最优解,最终实现实例分类的目的.论文在k-近邻算法特点的基础之上提出了将相似性算法和夹角余弦算法在k-近邻分类算法中进行应用和计算,从而达到实例分类时寻找最优解的目的.将相似性算法在寻找更优解的方面进行应用,以及将夹角余弦算法作为解的评价标准这都是论文的创新点.

关键词：相似性、聚类、k-近邻算法、粒子群、夹角余弦

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-38,148