本文關鍵詞：基于隨機森林的K最近鄰算法

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【摘要】：作為人工智能算法的經(jīng)典算法之一,K最近鄰(KNN)在非線性、低維數(shù)據(jù)時能夠取得優(yōu)越的效果。但是,當維數(shù)較高時,現(xiàn)有數(shù)據(jù)集往往會變得較為稀疏,此時KNN需要大量訓練數(shù)據(jù)才能保證精度。因此,適當?shù)臄?shù)據(jù)降維方法是改進KNN方法的重要手段。先用隨機森林對訓練數(shù)據(jù)集的變量進行排序,從而建立一種有效的KNN算法,并采用Boston數(shù)據(jù)集驗證了該模型的有效性。
【作者單位】： 南昌工程學院理學院;西北農(nóng)林科技大學理學院應用數(shù)學系;
【關鍵詞】： 隨機森林 K最近鄰 高維數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71301067) 江西省自然科學青年基金資助項目(20142BAB217015)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 作為人工智能算法的經(jīng)典算法之一,K最近鄰(KNN)算法在非線性、低維數(shù)據(jù)時通常都能夠取得優(yōu)越的效果。KNN算法之所以能夠受到很多學者的喜愛,主要是因為它的數(shù)學思想簡單,而且它還能取得與其它復雜算法相媲美的實驗表現(xiàn)[1-3]。但是,KNN的使用是需要一定的訓練數(shù)據(jù)密集度,而數(shù)據(jù)

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