无先序条件约束的KNN算法
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.
贝叶斯网络、K-近邻算法、距离加权、特征加权
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60472017;30670699
2008-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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