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      電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>如何面向K最近鄰分類的遺傳實例來選擇算法

      如何面向K最近鄰分類的遺傳實例來選擇算法

      2018-11-16 | rar | 1.04 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對傳統的實例選擇算法會誤刪訓練集中非噪聲樣本、算法效率低的不足，提出了一種面向K最近鄰（KNN）的遺傳實例選擇算法。該算法采用基于決策樹和遺傳算法的二階段篩選機制，先使用決策樹確定噪聲樣本存在的范圍;再使用遺傳算法在該范圍內精確刪除噪聲樣本，可有效地降低誤刪率并提高效率，采用基于最近鄰規則的驗證集選擇策略，進一步提高了遺傳算法實例選擇的準確度;最后引進基于均方誤差（MSE）的分類精度懲罰函數來計算遺傳算法中個體的適應度，提高有效性和穩定性。在20個數據集上，該方法相較于基于預分類的KNN（PRKN）、基于協同進化的實例特征選擇算法（IFS-CoCo）K最近鄰（KNN），在分類精度上的提升分別為0.07-26.9個百分點0.03~11.8個百分點.0.2~12.64個百分點，在AUC和Kappa的上的提升分別為0.25~18.32個百分點、1.27 ~23.29個百分點.0.04~12.82個百分點。實驗結果表明，該方法相較于當前實例選擇算法在分類精度和分類效率_上均具有優勢。

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