| 基于核的K近邻法 |
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| 引用本文： | 周彦利,周创明,王晓丹.基于核的K近邻法[J].航空计算技术,2006,36(5):62-64. |
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| 作者姓名： | 周彦利 周创明 王晓丹 |
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| 作者单位： | 1. 空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;解放军西安政治学院,陕西,西安,710068
2. 空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800 |
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| 摘 要： | 将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.
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| 关 键 词： | 核K近邻分类 K近邻分类 核函数 支持向量机 |
| 文章编号： | 1671-654X(2006)05-0062-03 |
| 修稿时间： | 2006年6月14日 |
Kernel-based K-Nearest Neighbor Classification |
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| ZHOU Yan-li,ZHOU Chuang-ming,WANG Xiao-dan.Kernel-based K-Nearest Neighbor Classification[J].Aeronautical Computer Technique,2006,36(5):62-64. |
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| Authors: | ZHOU Yan-li ZHOU Chuang-ming WANG Xiao-dan |
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| Abstract: | In order to overcome the disadvantages of traditional K-NN classification algorithm,this paper proposes a K-nearest neighbor classification algorithm based on kernel.The idea of the algorithm is firstly to map the data from their original space to a high dimensional space(or kernel space) where the data are expected to be more separable,then to perform K-NN classification in the high dimensional space.The performance of new algorithm is demonstrated to be superior to that of K-NN classification algorithm by experiments on artificial and real data. |
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| Keywords: | kernel-based K-nearest neighbor classification K-nearest neighbor classification kernel function support vector machines(SVM) |
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