【摘 要】
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传统的K近邻（KNN）分类算法在实际应用过程中存在一些缺陷：没有考虑去除噪声样本,也没有考虑到在样本数据空间变换过程中保持样本数据本身的流形学结构,并且没有使用样本间属性的
【机 构】
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广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,桂林航天工业学院,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170131和61263035）,国家863计划资助项目（2012AA011005）,国家973计划资助项目（2013CB329404）,广西自然科学基金资助项目（2012GXNSFGA060004）,广西八桂创新团队和广西百人计划资助,广西研究生教育创新计划项目（YCSZ2015095,YCSZ2015096）
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传统的K近邻（KNN）分类算法在实际应用过程中存在一些缺陷：没有考虑去除噪声样本,也没有考虑到在样本数据空间变换过程中保持样本数据本身的流形学结构,并且没有使用样本间属性的相关性.为此,提出引入稀疏学习理论,利用训练样本重构测试样本的方法,重构过程使用了样本间的相关性,也用到局部保持投影LPP保持数据结构不变,同时引入l2,1范数用于去除噪声样本的方法来寻找投影变换矩阵W,进而利用W确定KNN算法中K值的SA-KNN算法.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,该方法比传统的KNN分类算法和Entropy-K
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