资料介绍
信息采集技术日益发展导致的高维、大规模教据,给据挖掘带来了巨大挑战,针对K近邻分类算法在高维数据分类中存在效率低、时间成本高的问题,提出基于权重搜索树改进K近邻(K- nearest neighbor algorithm based on weight search treeKNN-WST)的高维分类算法,该算法根据特征属性权重的大小,选取部分属性作为结点构建搜索树,通过搜索树将教据集划分为不同的矩阵区域,未知样本需查找搜索树获得最¨相似”矩阵区堿,仅与矩阵区琙中的欻据距离度量,从而降低数据规模,以减少时间复杂度。并研究和讨论最适合高维数据距离度量的闵弌距离。6个标准高维数据仿真实验表明,KN、WS‘算法对比K近邻分类算法、决策树和支持向量机( support vector machine,SⅥM)算法,分类时间显著减少,同时分类准确率也优于其他算法,具有更好的性能,有望为解决高维数据相关问题提供一定参考。
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