《基於改進K-modes聚類的KNN分類算法》是王志華,劉紹廷撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：基於改進K-modes聚類的KNN分類算法
- 作者：王志華,劉紹廷
- 論文來源：計算機工程與設計
- 發表時間：2019-08-16
- 分類號：TP391.1
論文摘要,引文格式,
論文摘要
為解決K-modes算法初始化k簇時誤差率較高和KNN (K最近鄰算法)算法面對大樣本數據量時分類不準確的現狀,分析傳統的K-modes算法從k簇的初始化到簇中心不再變化的全過程和KNN (K最近鄰算法)算法在面對大樣本數據時執行效率低下的問題,提出改進的K-modes-KNN算法。使用字元串核函式初始化k簇,字元串核函式疊代計算樣本到簇中心的距離來動態改變簇中心,利用改進的K-modes算法將數據集進行分簇處理後,在每個子簇中建立KNN (K最近鄰算法)分類模型。通過真實數據驗證了所提算法在一定程度上優於同種分類算法。
引文格式
王志華,劉紹廷,羅齊.基於改進K-modes聚類的KNN分類算法[J].計算機工程與設計,2019,40(08):2228-2234.
