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《计算机工程与应用》 2019年17期
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万有引力近邻的多视角分类学习

李艳琼  李冬冬  王喆  张静  
【摘要】:不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集。因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN。考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类。实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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10 杨元荣;;万有引力搜索算法的改进[J];系统仿真技术;2018年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
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2 李鹏飞;万有引力算法的改进及在板形模式识别中的应用[D];燕山大学;2013年
3 唐林英;万有引力算法及其在配电网故障诊断与重构中的应用[D];湖南大学;2016年
4 臧佳音;基于IGSA优化的MLSSVR应用研究[D];燕山大学;2015年
5 刘志明;基于LabVIEW的智能温度控制系统研究[D];沈阳理工大学;2016年
6 梁原;基于GSA智能算法的应用研究[D];西安电子科技大学;2013年
7 罗萍;求解复杂函数优化问题的万有引力算法设计[D];广东工业大学;2015年
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