改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类 被引量：26

1

作者 王超学 潘正茂 +2 位作者 马春森 董丽丽 张涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期160-163,168,共5页

K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚... K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。 展开更多

关键词 不平衡数据集 分类 K最邻近算法 权重分配模型 遗传算法 K-MEANS算法

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基于KNN的特征自适应加权自然图像分类研究 被引量：17

2

作者 侯玉婷 彭进业 +1 位作者 郝露微 王瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第3期957-960,共4页

针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结果的影响,采用基因遗传算法求得一组最优分类权... 针对自然图像类型广泛、结构复杂、分类精度不高的实际问题,提出了一种为自然图像不同特征自动加权值的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类方法。通过分析自然图像的不同特征对于分类结果的影响,采用基因遗传算法求得一组最优分类权值向量解,利用该最优权值对自然图像纹理和颜色两个特征分别进行加权,最后用自适应加权K-近邻算法实现对自然图像的分类。实验结果表明,在用户给定分类精度需求和低时间复杂度的约束下,算法能快速、高精度地进行自然图像分类。提出的自适应加权K-近邻分类方法对于门类繁多的自然图像具有普遍适用性,可以有效地提高自然图像的分类性能。 展开更多

关键词 K-近邻算法 基因算法 自然图像分类 特征加权

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基于KNN算法的可变权值室内指纹定位算法 被引量：19

3

作者 戴志诚 李小年 +1 位作者 陈增照 何秀玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期310-314,共5页

针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI... 针对基于静态权值的室内指纹定位算法存在定位精度低、定位结果不稳定以及环境适应性差等问题,提出一种以欧氏距离为权值参考的可变权值室内指纹定位算法。该算法分为离线采样阶段和在线定位阶段。离线采样阶段对接收信号强度指示(RSSI)值进行高斯滤波去噪构建指纹库。在线定位阶段引入权值指数α、β,分别以RSSI、欧氏距离为权值参考计算最近邻点及其加权质心,得出待测节点的坐标。实验结果表明,相比KNN和RW算法,该算法定位精度高,其平均误差为0.965m,且定位误差波动小。 展开更多

关键词 接收信号强度指示 knn算法 可变权值 加权质心 指纹定位

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基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计 被引量：6

4

作者 王锋 王艳娜 +3 位作者 梁义涛 史卫亚 宋红霞 霍富强 《农机化研究》 北大核心 2014年第7期182-185,共4页

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验... 含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 生物光子学 分类器 生物光子辐射 小麦籽粒 隐蔽性虫害 加权knn算法

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基于GIS技术和加权kNN算法的实时揽件调度方法 被引量：7

5

作者 应毅 任凯 刘亚军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期248-252,共5页

在物流末端的配送服务中,实时揽件调度研究尚处于空白。基于GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对“最后一公里”配送的智能物流信息系统。在此系统框架内,改进加权kNN分类算法实现快递人员的实时揽件调度。通过在菜鸟驿站某网点... 在物流末端的配送服务中,实时揽件调度研究尚处于空白。基于GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对“最后一公里”配送的智能物流信息系统。在此系统框架内,改进加权kNN分类算法实现快递人员的实时揽件调度。通过在菜鸟驿站某网点配送活动中的应用,表明智能物流信息系统能有效提升物流网点的服务质量,实时揽件调度方法也对解决实际问题效果显著。 展开更多

关键词 智能物流信息系统 实时揽件调度 ARCGIS 加权knn算法

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基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别 被引量：9

6

作者 史林军 戴滔 +5 位作者 劳文洁 吴峰 林克曼 李杨 朱玲 黄锡芳 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期65-72,共8页

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单... 目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。 展开更多

关键词 状态识别 改进knn算法 新能源发电单元 特征提取 特征加权

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结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法 被引量：5

7

作者 罗森林 赵惟肖 潘丽敏 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期112-120,共9页

Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的... Boosting是机器学习领域中重要的集成学习方法,以AdaBoost为代表的Boosting算法通过在组合弱学习器时不断加强对错分类样本的关注以构建性能优异的强学习器,而该训练机制对噪声点的无差别对待易引发学习器对噪声过拟合,从而削弱算法的稳健性.针对该问题,提出结合加权KNN和自适应牛顿法的稳健Boosting方法.该方法首先通过加权KNN估计样本的噪声先验概率,然后使用噪声先验概率修正Logit损失构建一种新的损失函数,最后采用自适应牛顿法进行损失函数的优化求解.提出方法引导分类器在给予错分类样本更高权重的同时,对噪声先验概率大的样本给予相应的惩罚,使噪声样本的权重得到有效的缩减.结果表明,与其他稳健Boosting方法对比,在不同噪声水平下以及真实的医疗数据集的不同评价指标下,该方法表现出更好的稳健性,具有明显的应用价值. 展开更多

关键词 ADABOOST算法 噪声先验概率 加权knn 损失函数 自适应牛顿法

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基于改进KNN算法的手写数字识别研究 被引量：12

8

作者 胡君萍 傅科学 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2019年第1期22-26,共5页

针对传统KNN算法手写数字识别速度和精度都不高的问题,提出了一种改进的KNN手写数字识别方案。改进的KNN算法利用PCA方法对手写数字进行降维,降低传统KNN算法在距离计算过程中的时间和空间复杂度;并采用距离权重统计改善手写数字识别错... 针对传统KNN算法手写数字识别速度和精度都不高的问题,提出了一种改进的KNN手写数字识别方案。改进的KNN算法利用PCA方法对手写数字进行降维,降低传统KNN算法在距离计算过程中的时间和空间复杂度;并采用距离权重统计改善手写数字识别错误问题。在手写数据集MNIST上验证改进的KNN算法,结果显示识别速度有显著提升,识别准确度有一定提高。 展开更多

关键词 手写数字识别 knn算法 PCA 距离权重统计 人工智能

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基于类别平均距离的加权KNN分类算法 被引量：12

9

作者 严晓明 《计算机系统应用》 2014年第2期128-132,共5页

本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类.将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,... 本文提出了一种改进的KNN分类算法,利用样本集合中同类别样本点间距离都十分接近的特点辅助KNN算法分类.将待分类样本点的K个最近邻样本点分别求出样本点所属类别的类别平均距离和样本点与待分类样本点距离的差值比,如果大于一个阈值,就将该样本点从K个最近邻的样本点中删除,再用此差值比对不同类别的样本点个数进行加权后执行多数投票,来决定待分类样本点所属的类别.改进后的KNN算法提高了分类的精度,并且时间复杂度与传统KNN算法相当. 展开更多

关键词 类别平均距离 knn 加权算法

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KNN算法在汇率预测中的应用及改进 被引量：3

10

作者 王晴 朱家明 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2017年第3期27-31,共5页

为了对汇率进行预测,提出了基本最邻近(KNN)算法,并介绍了它的基本原理,构建了最近邻算法.为了提高预测的准确性,对传统的KNN算法进行了改进,提出了加权KNN算法.同时,为了对所提出的算法进行验证,进行了实证研究,并对传统KNN算法和加权... 为了对汇率进行预测,提出了基本最邻近(KNN)算法,并介绍了它的基本原理,构建了最近邻算法.为了提高预测的准确性,对传统的KNN算法进行了改进,提出了加权KNN算法.同时,为了对所提出的算法进行验证,进行了实证研究,并对传统KNN算法和加权KNN算法的预测结果进行了误差对比分析,从而得出结论,改进的KNN算法能够更加准确地预测汇率.最后,分析了加权KNN算法的优缺点,并提出了展望,KNN算法可以应用到股票价格趋势预测等相关领域. 展开更多

关键词 汇率预测 knn算法 加权knn算法 改进

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基于KNN-ANN算法的边际电价预测 被引量：5

11

作者 周芳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期188-189,194,共3页

在电力市场中,价格一直受到买卖双方的广泛关注。但是,电价影响因素的不确定性给电价的预测带来难度。针对该问题,提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的模型,用KNN算法找出历史数据中相似的数据子序列集合(最近... 在电力市场中,价格一直受到买卖双方的广泛关注。但是,电价影响因素的不确定性给电价的预测带来难度。针对该问题,提出一种通过结合人工神经网络和KNN算法来进行时间序列预测的模型,用KNN算法找出历史数据中相似的数据子序列集合(最近邻),并用人工神经网络来寻找这些最近邻的最优权重,得出预测的时间序列。以美国纽约州电力市场的电价数据进行实验分析,同时比较了利用ARIMA算法以及NaiveI预测的结果,证明该方法简单、有效。 展开更多

关键词 电价预测 人工神经网络 knn算法 权重

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基于天气数据对空气质量预测的改进KNN算法 被引量：3

12

作者 郑茂波 孟佳俊 鲁越 《科技创新与应用》 2020年第34期37-38,41,共3页

基于天气数据进行空气质量预测,首先收集成都市A区2018年4月1日到2018年6月3日64天24个天气属性,然后对天气属性进行筛选、数据处理;接着,建立KNN分类模型,利用k折交叉验证和多数表决原则对64个样本进行分类;最后在传统KNN分类模型的基... 基于天气数据进行空气质量预测,首先收集成都市A区2018年4月1日到2018年6月3日64天24个天气属性,然后对天气属性进行筛选、数据处理;接着,建立KNN分类模型,利用k折交叉验证和多数表决原则对64个样本进行分类;最后在传统KNN分类模型的基础上,使用反距离加权建模,结果表明模型有较好的泛化能力和预测效果。 展开更多

关键词 天气数据 空气质量 k折交叉验证 反距离加权 knn算法

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特征加权KNN分类算法在跨境电商人才培养中的应用 被引量：2

13

作者 刘婉莹 《微型电脑应用》 2020年第9期44-46,共3页

随着全球化的不断深化,跨境电子商务已成为某些行业转型发展的新动力,社会需要更多的专业人才。为了有效提高人才培养的综合水平,需要根据企业的要求,建立跨境电商人才培养标准和评价模型。调研了企业对跨境电商人才的不同素质特征的认... 随着全球化的不断深化,跨境电子商务已成为某些行业转型发展的新动力,社会需要更多的专业人才。为了有效提高人才培养的综合水平,需要根据企业的要求,建立跨境电商人才培养标准和评价模型。调研了企业对跨境电商人才的不同素质特征的认同度,采用AHP算法对这些特征在跨境电商人才的培养过程中的重要程度进行定量分析,得到对不同特征的权重值,进行KNN算法的分类,建立对跨境电商人才的评估模型,为跨境电商人才培养提供有益参考。 展开更多

关键词 跨境电商 AHP算法 权重值 knn算法

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用于色情网页过滤中的KNN算法改进 被引量：1

14

作者 康进峰 王国营 +1 位作者 梁春迎 谭晓贞 《计算机安全》 2009年第9期17-19,22,共4页

针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中KNN算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后KNN算法进行网... 针对互联网日益泛滥的色情信息,分析了向量空间模型中KNN算法,并对它的缺陷进行了改进,将其运用于色情网页过滤中,提出了一种色情网页过滤解决方案。该方法首先对特征项的选取和权重计算的方法进行了优化,然后使用改进后KNN算法进行网页分类。实验表明,通过改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了网页分类的精度和速度,能有效地识别并过滤色情网页。 展开更多

关键词 knn算法 向量空间模型 特征选择 权重计算 色情网页过滤

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基于信号均值滤波+k-means+WKNN的Wifi指纹定位算法研究 被引量：20

15

作者 汪伦杰 廖兴宇 +1 位作者 潘伟杰 吕健 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第3期30-34,共5页

首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配... 首先利用平滑均值滤波方法对采集信号的RSSI值进行均值平滑处理,提高信号采集的精度;其次利用kmeans聚类算法对指纹库进行优化提高指纹库的精度;最后在KNN算法的基础上采用加权的方法来进行改进,形成新的指纹算法WKNN,并将新的指纹匹配算法WKNN应用到文本设计的Wifi指纹定位系统中.实验结果表明:该改进算法在定位精度和稳定性方面较传统Wifi指纹定位算法有大幅度的提高. 展开更多

关键词 信号均值滤波 K-MEANS聚类 加权knn Wifi指纹定位算法

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一种基于模糊推理的改进加权KNN定位算法 被引量：13

16

作者 孙建强 尚俊娜 +2 位作者 刘新华 施浒立 吴芳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期882-888,共7页

针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法。通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参... 针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法。通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参考节点的匹配度,把该匹配度作为权值对KNN算法进行加权,获得初始定位;同时,创新性地提出了位置优化阈值T,根据阈值T和初始定位结果与k个参考节点的欧式距离大小,判断是否进行二次模糊加权处理。测试显示,该算法定位误差保持在10 cm左右,并且和一次模糊推理的加权KNN算法比较,优化算法定位精度提高了17.8%,提高了UWB室内定位的精确度和稳健性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 位置指纹定位 模糊推理 knn算法 改进加权

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一种交叉验证和距离加权方法改进的KNN算法研究 被引量：7

17

作者 黄光华 殷锋 冯九林 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第2期172-177,共6页

传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基... 传统的KNN算法在大样本的情况下对试验样本有较强的一致性结果.但该算法每一次都是在样本全局的基础上进行归类计算,这在很大程度上消耗了空间,增大了算法空间复杂度;且算法在样本分类不平衡时,预测偏差相对偏高.针对这些问题,提出了基于交叉验证和距离加权的改进KNN算法(Weighted cross-validation KNN,简称WCKNN),经过实验验证,本算法有效减小了算法的空间复杂度;同时,也获得了更好的分类性能. 展开更多

关键词 交叉验证 距离加权 knn算法 大样本 归类问题

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基于时空加权KNN算法的1988-2015年渤海海冰空间分布重建 被引量：3

18

作者 孙静琪 李晨睿 +2 位作者 许映军 颜钰 邓磊 《海洋环境科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期438-447,共10页

利用AVHRR和MODIS遥感解译数据,结合与渤海海冰面积相关程度高的日平均温度、3 d-1.8℃积温、累积冻冰度日和累积融冰度日等气象因子数据,基于时空加权KNN算法构建了空间分辨率为1 km海冰空间补全模型,重建了1988-2015年渤海海冰空间分... 利用AVHRR和MODIS遥感解译数据,结合与渤海海冰面积相关程度高的日平均温度、3 d-1.8℃积温、累积冻冰度日和累积融冰度日等气象因子数据,基于时空加权KNN算法构建了空间分辨率为1 km海冰空间补全模型,重建了1988-2015年渤海海冰空间分布连续日数据集。渤海海冰空间分布补全均方误差为0.03,分类正确率均为87%以上,28年平均正确率为91.87%,均方误差与海冰遥感影像数据缺失率呈中度正相关。结果表明,该模型均方误差较小,且分类正确率高,可以用于渤海海冰空间分布数据补全,空间分辨率高且补全速度快,在海洋环境安全管理领域,尤其对有冰海域海冰灾害风险管理方面有重要的价值。 展开更多

关键词 渤海海冰 加权knn算法 海冰空间分布 海冰数据重建

原文传递

EM-KNN算法在复烤烟叶分类上的运用 被引量：3

19

作者 张慧 侯开虎 周洲 《软件》 2018年第6期96-100,共5页

KNN算法是机器学习中一种监督式学习分类算法,KNN算法结构简单、分类效果显著,被广泛运用于多领域的分类问题中。由于传统的KNN算法在分类时没有考虑到样本的分类特征指标对分类结果的影响程度,因此本文提出一种以熵值法加权的KNN算法(E... KNN算法是机器学习中一种监督式学习分类算法,KNN算法结构简单、分类效果显著,被广泛运用于多领域的分类问题中。由于传统的KNN算法在分类时没有考虑到样本的分类特征指标对分类结果的影响程度,因此本文提出一种以熵值法加权的KNN算法(EM-KNN算法),利用熵值法对样本的特征指标赋权,再在计算待测样本与训练样本距离时引入特征指标的权重,以某复烤厂复烤烟叶化学指标分类数据为测试样本,检验改进的KNN算法的有效性,又比较了不同度量距离公式、不同的K值下改进算法与传统算法的差异,通过在Jupyter Notebook交互式平台上对算法的实现和测试,结果验证了改进KNN算法提高了分类准确率。 展开更多

关键词 knn算法 距离度量 熵值法 加权

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非独立同分布下数值型数据的KNN算法改进 被引量：2

20

作者 孙聪慧 姜合 相益萱 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第10期2816-2822,共7页

为挖掘数据的非独立同分布关系并解决传统KNN算法中存在的分类结果不准确的问题,提出一种非独立同分布下数值型数据的KNN改进算法。利用Pearson相关系数公式得出耦合相似度矩阵,通过该耦合相似度矩阵计算样本的类隶属度,通过ReliefF算... 为挖掘数据的非独立同分布关系并解决传统KNN算法中存在的分类结果不准确的问题,提出一种非独立同分布下数值型数据的KNN改进算法。利用Pearson相关系数公式得出耦合相似度矩阵,通过该耦合相似度矩阵计算样本的类隶属度,通过ReliefF算法思想进行特征权重的计算,根据训练样本的类隶属度和特征权重更新类别决策规则,确定待分类样本的类别。对多个UCI数据集的验证结果表明,该算法能够有效提高分类准确率。 展开更多

关键词 非独立同分布 knn算法 Pearson相关系数 类隶属度 特征权重

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