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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>如何面向K最近鄰分類的遺傳實(shí)例來選擇算法

      如何面向K最近鄰分類的遺傳實(shí)例來選擇算法

      2018-11-16 | rar | 1.04 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)傳統(tǒng)的實(shí)例選擇算法會(huì)誤刪訓(xùn)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(shí)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(jī)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(nèi)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(guī)則的驗(yàn)證集選擇策略，進(jìn)一步提高了遺傳算法實(shí)例選擇的準(zhǔn)確度;最后引進(jìn)基于均方誤差（MSE）的分類精度懲罰函數(shù)來計(jì)算遺傳算法中個(gè)體的適應(yīng)度，提高有效性和穩(wěn)定性。在20個(gè)數(shù)據(jù)集上，該方法相較于基于預(yù)分類的KNN（PRKN）、基于協(xié)同進(jìn)化的實(shí)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(gè)百分點(diǎn)0.03~11.8個(gè)百分點(diǎn).0.2~12.64個(gè)百分點(diǎn)，在AUC和Kappa的上的提升分別為0.25~18.32個(gè)百分點(diǎn)、1.27 ~23.29個(gè)百分點(diǎn).0.04~12.82個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相較于當(dāng)前實(shí)例選擇算法在分類精度和分類效率_上均具有優(yōu)勢(shì)。

      算法 函數(shù) KNN
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