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基于改进K-modes聚类的KNN分类算法
被引量：
25
1
作者
王志华
刘绍廷
罗齐
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2228-2234,共7页
为解决K-modes算法初始化k簇时误差率较高和KNN(K最近邻算法)算法面对大样本数据量时分类不准确的现状,分析传统的K-modes算法从k簇的初始化到簇中心不再变化的全过程和KNN(K最近邻算法)算法在面对大样本数据时执行效率低下的问题,提出...
为解决K-modes算法初始化k簇时误差率较高和KNN(K最近邻算法)算法面对大样本数据量时分类不准确的现状,分析传统的K-modes算法从k簇的初始化到簇中心不再变化的全过程和KNN(K最近邻算法)算法在面对大样本数据时执行效率低下的问题,提出改进的K-modes-KNN算法。使用字符串核函数初始化k簇,字符串核函数迭代计算样本到簇中心的距离来动态改变簇中心,利用改进的K-modes算法将数据集进行分簇处理后,在每个子簇中建立KNN(K最近邻算法)分类模型。通过真实数据验证了所提算法在一定程度上优于同种分类算法。
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关键词
K-modes算法
KNN算法
分类
簇中心
K-modes-KNN算法
字符串核函数
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职称材料
题名
基于改进K-modes聚类的KNN分类算法
被引量：
25
1
作者
王志华
刘绍廷
罗齐
机构
郑州大学软件与应用科技学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2228-2234,共7页
基金
国家社会科学基金项目(15BTQ064)
河南省科技攻关基金项目(182102210007)
文摘
为解决K-modes算法初始化k簇时误差率较高和KNN(K最近邻算法)算法面对大样本数据量时分类不准确的现状,分析传统的K-modes算法从k簇的初始化到簇中心不再变化的全过程和KNN(K最近邻算法)算法在面对大样本数据时执行效率低下的问题,提出改进的K-modes-KNN算法。使用字符串核函数初始化k簇,字符串核函数迭代计算样本到簇中心的距离来动态改变簇中心,利用改进的K-modes算法将数据集进行分簇处理后,在每个子簇中建立KNN(K最近邻算法)分类模型。通过真实数据验证了所提算法在一定程度上优于同种分类算法。
关键词
K-modes算法
KNN算法
分类
簇中心
K-modes-KNN算法
字符串核函数
Keywords
K-modes algorithm
KNN algorithm
classification
cluster center
K-modes-KNN algorithm
string kernel function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进K-modes聚类的KNN分类算法
王志华
刘绍廷
罗齐
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
25
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