10.3969/j.issn.1006-2475.2008.07.024
一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法
基于实例的KNN算法不可避免地要依赖于数据的质量,但原始数据含有噪声,因而KNN算法的结果势必会因为数据中的噪声而受到严重的影响.事实上,大多噪声都服从一定的模型,而且模型一般是已知的.充分利用数据中的噪声模型,以减小噪声对KNN算法结果的影响.通过实验结果表明该方法是有效的.
分类、K-近邻算法、噪声模型
TP301.6(计算技术、计算机技术)
2008-09-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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