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2018-11-16 发布于天津
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数据规范化方法对k近邻分类器的影响

36 22 2010 11 Vol.36 No.22 Computer Engineering November 2010 ·· 2010)2200175 A TP391 K 1,2 1,2 (1. 210097 2. 210097) -z-score 3 K 12 UCI 1 K K InfluenceEffect of Data Normalization Methods on K-Nearest Neighbor Classifier CAI Wei-ling1,2, CHEN Dong-xia1,2 (1. College of Computer Science and Technology, Nanjing Normal University, Nanjing 210097, China; 2. Jiangsu Research Center of Information Security Confidential Engineering, Nanjing 210097, China) AbstractThis paper discusses the influence of three data normalization methods on the performance of the K-Nearest Neighbor(KNN) classifier. The simulation results on the 12 real-life benchmark datasets and 1 artificial dataset show that on most datasets, the data normalization methods can enhance the recognition rate of the KNN classifier. Motivated by these results, itthis paper explores why the data normalization methods works and presents a rule to indicate when the data normalization method is applied on the dataset according to the distribution characteristic of data. Key wordsK-Nearest Neighbor(KNN) classifier; data normalization method; Euclidian distance 1 [1] 3 K K (K-Nearest Neighbor classifier, KNN)[2]