无先序条件约束的KNN算法

摘要：

KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的分类算法之一,非常有效和容易实现.文中介绍了KNN算法的基本思想,并针对KNN算法在解决问题的时候存在只考虑样本的数值特征,没有考虑样本结构特征的缺点,利用贝叶斯网络结构的学习算法,加入了变量之间的因果关系,产生分类数据库中样本的结构特征权重,提出在无先序条件约束下,基于贝叶斯结构特征加权的KNN算法(BS-KNN,Bayesian structure KNN).实验结果表明,BS-KNN算法能够有效地提高分类的正确率.

关键词：贝叶斯网络、K-近邻算法、距离加权、特征加权

所属期刊栏目：29

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472017;30670699

在线出版日期：2008-05-26（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：682-686