一种新的加权k_最临近分类方法.pdf

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2018-05-30 发布于河南
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一种新的加权k_最临近分类方法

一种新的加权!最临近分类方法苏鹏李玉忱刘慧（山东大学计算机科学与技术学院，济南 !%B）： ?(/1-0 .C@D8E%! F41G::$H:/$H8 摘要最临近（）分类方法在计算两训练样本的相异度时给每一属性加相同的权，这样会造成分类的准确性下 ’( ’()) 降，尤其当存在很多无关属性时，甚至会造成混乱。针对这一弱点该文提出了一种用每一属性的信息增益作为该属性的权来计算训练样本间的相异度的数学模型，并将这一模型应用于’(最临近分类方法，改善了该方法的分类质量。关键词 ’()) 信息增益加权文章编号（）文献标识码中图分类号 !(I##( !# #%( I#(# J KL# # $% ’%()*+%, !$$ -%+*., /0 1%2) 3( 405*%2 3(0 60( （，，） MHG::0 :9 N:/@C3D2 MH-D8HD O KDHG8:0:4 MG18P:8 Q8-RD2.-34 S-818 !%B #78+9:5+ ： 78 ’()) /D3G:P .1/D 91H3:2 -. 1..-8DP 3: D1HG 1332-TC3D UGD8 H:/@C3-8 3GD P-..-/-012-34 :9 3U: P-99D2D83 ，， 321-8-8 .1/@0D. 1. 1 2D.C03 3GD 1HHC21H4 :9 H01..-9-H13-:8 D3. U:2.D 18P DRD8 H:89C.-:8 U-00 H:/D -83: TD-8 D.@DH-1004 UGD8 3GD2D 12D /184 -22D0DR183 1332-TC3D.$78 :2PD2 3: D0-/-813D 3G13 UD1’8D.. -8 3G-. @1@D2 1 /13GD/13-H10 /:PD0 1..-8-8 -89:2/13-:8 1-8 1. 91H3:2 3: D1HG 1332-TC3D UGD8 H:/@C3-8 3GD P-..-/-012-34 :9 3U: P-99D2D83 321-8-8 ， .1/@0D. -. @C3 9:2U12P 18P 1@@0-DP 3: ’()) /D3G:P H:8.DVCD8304 3GD H01..-9-H13-:8 VC10-34 :9 3G-. /D3G:P -. -/@2:RDP$ ：，， ;%.9,8 ’()) 789:2/13-:8 ;1-8 WD-G3DP 引言息增益越大，其包含的信息量也越大。也就是说，属性的信息增 *!+ 很多应用于模式识别问题的最简单的分类算法都基于’(