GSwMKnn:基于类别基尼系数子空间的加权互K近邻算法

时间：2015-01-09 16:16:05 作者：陈雪云；卢伟胜；

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【摘要】：在高维数据空间中,存在大量冗余或无用的属性,这使得在子空间中寻找目标类更为有效.为此文章提出基于类别基尼系数子空间的加权互k近邻算法,利用类别基尼系数求出其对应的软子空间并将待分类样本和训练样本投影到各个类别子空间中,再在各软子空间中使用类别基尼系数加权距离互k近邻算法计算出待分类样本在各个子空间的投票权重并叠加,最终得出待分类样本的类标签.在公共数据集上的实验结果验证了该方法的有效性.
【论文正文预览】：数据挖掘研究领域涉及数据库和人工智能等学科,是当前相当活跃的研究领域,是指从大型数据库中,挖掘潜在的,未知模式的过程.其中,分类(DataClassification)在实际应用中得到广泛运用,也是数据挖掘中非常重要的任务之一.分类的目的是学会一个分类函数或者分类模型(也常常称为分
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：类属性数据子空间互k-近邻基尼系数
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【稿件标题】：GSwMKnn:基于类别基尼系数子空间的加权互K近邻算法
【作者单位】：龙岩学院数学与计算机科学学院;福建师范大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《计算机系统应用》2014年02期
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【版权所有人】：陈雪云；卢伟胜；

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