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提出一种改进的K最近邻（KNN）分类算法,首先对样本按类别进行聚类,计算未知样本与近邻样本间的平均相似度,接着考虑不同类别中近邻样本点的个数,最后得出未知样本与近邻样本间的各个属性值贡献度.实验结果表明,改进后的基于属性值贡献度的KNN分类算法提高了分类准确率.
基于属性值贡献度的K最近邻分类算法
【摘 要】
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提出一种改进的K最近邻（KNN）分类算法,首先对样本按类别进行聚类,计算未知样本与近邻样本间的平均相似度,接着考虑不同类别中近邻样本点的个数,最后得出未知样本与近邻样本间的
【机 构】
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f闽南理工学院实践教学中心
【出 处】
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宁德师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2017年2期
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