(厦门理工学院计算机与信息工程学院 福建厦门 361024) (cym0620@163.com)
出版日期: 2019-12-01基金资助:国家自然科学基金项目(61573297,61976183)；福建省出国留学奖学基金项目；福建省自然科学基金项目(2016J01198,2019J01850)；福建省教育厅A类项目(JA15363)；厦门市科技计划指导项目(3502Z20179038)Granular Vectors and K Nearest Neighbor Granular Classifiers
Chen Yuming, Li Wei(College of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen, Fujian 361024)
Online: 2019-12-01摘要/Abstract
摘要： K近邻(K nearest neighbor, KNN)分类器是一种经典的分类器，它简单而又有效，已经在人工智能与机器学习领域得到了广泛的应用.针对传统分类器难以处理不确定性数据的问题，研究样本单特征邻域粒化技术，构造粒的向量形式，提出一种基于粒向量的K近邻分类方法.该方法引入邻域粗糙集模型，对分类系统中的样本进行单特征邻域粒化，形成特征邻域粒子.并由多个特征邻域粒子构成一个粒向量，定义了多种粒向量运算算子，提出了2种粒向量距离：相对粒距离与绝对粒距离，证明了粒向量距离的单调性原理.进一步，基于粒向量距离定义了K近邻粒向量概念，提出了K近邻粒分类器.最后，结合UCI数据集，采用K近邻粒分类器与经典K近邻分类器进行比较测试.理论分析和实验表明:针对合适的粒化参数与k值，K近邻粒分类器具有较好的分类性能.
参考文献
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