改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王超学

作者： 潘正茂;马春森;董丽丽;张涛

作者机构：

关键词： 不平衡数据集;分类;K最邻近算法;权重分配模型;遗传算法;K-means算法

期刊名称： 计算机工程

ISSN： 1000-3428

年卷期： 2012 年 38 卷 20 期

页码： 166-169+174

收录情况： 北大核心

摘要： K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类。为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN。定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类。基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法。

分类号： TP181

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