本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)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(dāng)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(xùn)練數(shù)據(jù)才能保證精度。因此,適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)降維方法是改進(jìn)KNN方法的重要手段。先用隨機(jī)森林對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的變量進(jìn)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(xué)院理學(xué)院;西北農(nóng)林科技大學(xué)理學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)系;
【關(guān)鍵詞】： 隨機(jī)森林 K最近鄰 高維數(shù)據(jù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71301067) 江西省自然科學(xué)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(xué)者的喜愛,主要是因為它的數(shù)學(xué)思想簡單,而且它還能取得與其它復(fù)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(xùn)練數(shù)據(jù)密集度,而數(shù)據(jù)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：598582