Modified Weighted K-Nearest Neighbor

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,087

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IINC02_022

تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394

چکیده مقاله:

KNN is one of the most popular classification algorithms which are widely used by researchers. KNN is simple, effective, nonparametric, and has a good performance especiallywhen there are no explicit knowledge of data. Of course the traditional KNN algorithms has some limitations such as: i) theperformance is solely dependent on training set and uneven density of training data can lead to reduction of accuracy rate of classification, ii) all K nearest neighbors is equal and there is noweight difference between them, iii) the value of K has critical effect on the algorithm performance. In this paper a new modifiedweighted algorithm for KNN classification (MWKNN) is presented which by evaluating training set, determine each samplestatus on the training set and then use this information for classifying new data. Experimental results indicate that ourmethod could achieve better or at least comparable performancewith traditional KNN and also some other KNN improved algorithms.

نویسندگان

Nima Farajian

Computer Engineering Group, Engineering Department Eyvanekey Institute of Higher Education Eyvanekey, Iran

Hossein Ebrahimpour-Komleh

Computer Engineering Department Kahsan University Kashan, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ _ I. Kuncheva, Combining Pattern Classifiers, Methods and Algorithms, ...
  • _ _ _ sets, 2000, pp. 10-15. ...
  • S. Tan, "Ne i ghbor-weighted k-nearest neighbor for unbalanced text ...
  • R.O. Duda and P.E Hart, "Pattern classification and scene analysis, ...
  • S.A. Dudani, "The d i _ tance-weighted k-nearest neighbor rule, ...
  • _ _، _ _ _ text categorization, " Proceedings of ...
  • _ _ _ vector machines: learning with many relevant features, ...
  • E. Fix, and .J. Hodges, "D iscriminatory analysis. Nonparametric discriminatio. ...
  • T.M. Cover, and P.E. Hart, "Nearest neighbor pattern classification", IEEE ...
  • R.O. Duda, and P.E. Hart, Patterm classification and scene analysis, ...
  • W. Yu, and W. Zhengguo, _ fast kNN algorithm for ...
  • Y. Zeng, Y. Yang and L. Zhao, "Pseudo nearest neighbor ...
  • _ V. Dasarathy, "Nearest Neighbor (NN) Norms: NN Pattern Classification ...
  • K. K. Han. "text categorization using weight adjusted _ nearest ...
  • I. H. Witten and E. Frank. "Data Mining: Practical machine ...
  • T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. ...
  • H. Parvin, H. Alizadeh and B. Bidgoli, "MKNN: Modified K-Nearest ...
  • N. Suguna, and K. Thanushkodi, _ Improved k-Nearest Neighbor Classification ...
  • L. Jiang, Z. Cai, D. Wang, "Survey of Improving K ...
  • EN GINEERING, Vol. 123, No. 7, 2012. ...
  • l7. S. Sun, R. Huang, _ Adaptive k-Nearest Neighbor Algorithm", ...
  • نمایش کامل مراجع