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| 基于线性回归方法改进的KNN数据分类模型 | |
| 摘 要： | 传统的K最近邻算法(KNN)是机器学习领域中思想简单、易于学习、对低维数据处理效率较高的分类方法之一,但是在高维数据的分类中效率不高、性能会降低。针对传统KNN算法在处理多维数据集上的不足,提出了一种新的KNN改进算法:将线性回归方法引入该算法中,利用属性间的决定系数选择合适的属性集合,降低高维数据集的维数,并采用卡方距离作为KNN算法的距离度量函数,克服欧式距离不能体现特征向量之间相对关系的不足。实验结果分析表明,在标准数据集的测试中,基于线性回归方法的改进KNN算法达到了较高的分类准确度,相对于传统KNN算法在属性识别度上有了一定的提高。 |
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