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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>面向K近鄰分類性能的遺傳訓練集優化算法

      面向K近鄰分類性能的遺傳訓練集優化算法

      2021-05-13 | rar | 2.27 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　K近鄰的分類性能依賴于訓練集的質量。設計高效的訓練集優化算法具有重要意義。針對傳統的進仳訓練集優化算法效率較低、誤刪率較高的不足，提岀了一種遺傳訓練集優化算法。該算法采用基于最大漢明距離的高效遺傳算法，毎次交又保留父代并生成兩個新的具有最大漢明距離的子代，既提高了效率，又保證了種群多樣性。該算法將局部的噪聲樣本刪除策略與特征選擇策略相結合。首先使用決策樹算法確定噪聲樣本存在的范圍，然后使用遺傳算法精準刪除此范圍內的噪聲樣本和全局的噪聲特征，降低了誤刪率，提高了效率。該算法采用基于最近鄰規則的驗證集選擇策略，進一步提髙了遺傳算法實例選擇和特征選擇的準確度。在15個標準數據集上，該方法相較于協冋進化實例特征選擇算法 IFS COCO、加權協冋進仳實例特征選擇算法（IW-NN、進化特征選擇算法 EIS-RFS、進化實例選擇算法PSNN、K近鄰算法KNN，在分類精度上分別平均提升了2.18%，2.06%，5.61%，4.06%和4.00%。實驗結果表明，所提方法的分類精度和優化效率優于當前的進化訓練集優化算法。

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