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(shí)能夠取得優(yōu)越的效果。但是,當(dāng)維數(shù)較高時(shí),現(xiàn)有數(shù)據(jù)集往往會(huì)變得較為稀疏,此時(shí)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(duì)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(yàn)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(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71301067) 江西省自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(20142BAB217015)
【分類號(hào)】：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(shí)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(ài),主要是因?yàn)樗臄?shù)學(xué)思想簡(jiǎn)單,而且它還能取得與其它復(fù)雜算法相媲美的實(shí)驗(yàn)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)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉足華;熊惠霖;;基于隨機(jī)森林的目標(biāo)檢測(cè)與定位[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年13期

2 董師師;黃哲學(xué);;隨機(jī)森林理論淺析[J];集成技術(shù);2013年01期

3 王象剛;;基于K均值隨機(jī)森林快速算法及入侵檢測(cè)中的應(yīng)用[J];科技通報(bào);2013年08期

4 陳姝;彭小寧;;基于粒子濾波和在線隨機(jī)森林分類的目標(biāo)跟蹤[J];江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年02期

5 羅知林;陳挺;蔡皖東;;一個(gè)基于隨機(jī)森林的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年04期

6 王麗婷;丁曉青;方馳;;基于隨機(jī)森林的人臉關(guān)鍵點(diǎn)精確定位方法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年04期

7 李建更;高志坤;;隨機(jī)森林針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)類權(quán)重設(shè)置[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年26期

8 張建;武東英;劉慧生;;基于隨機(jī)森林的流量分類方法[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2012年05期

9 吳華芹;;基于訓(xùn)練集劃分的隨機(jī)森林算法[J];科技通報(bào);2013年10期

10 張華偉;王明文;甘麗新;;基于隨機(jī)森林的文本分類模型研究[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2006年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 謝程利;王金橋;盧漢清;;核森林及其在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

2 武曉巖;方慶偉;;基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的隨機(jī)森林方法及算法改進(jìn)[A];黑龍江省第十次統(tǒng)計(jì)科學(xué)討論會(huì)論文集[C];2008年

3 張?zhí)忑?梁龍;王康;李華;;隨機(jī)森林結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)用于的鋼鐵分類[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第29屆學(xué)術(shù)年會(huì)摘要集——第19分會(huì)：化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)[C];2014年

4 相玉紅;張卓勇;;組蛋白去乙�；敢种苿┑臉�(gòu)效關(guān)系研究[A];第十一屆全國(guó)計(jì)算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

5 張濤;李貞子;武曉巖;李康;;隨機(jī)森林回歸分析方法及在代謝組學(xué)中的應(yīng)用[A];2011年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2011年

6 馮飛翔;馮輔周;江鵬程;劉菁;劉建敏;;隨機(jī)森林和k-近鄰法在某型坦克變速箱狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用[A];第八屆全國(guó)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集[C];2008年

7 曹東升;許青松;梁逸曾;陳憲;李洪東;;組合樹的集合體和后向消除策略去分類P-糖蛋白化合物[A];第十屆全國(guó)計(jì)算(機(jī))化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 曹正鳳;隨機(jī)森林算法優(yōu)化研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2014年

2 雷震;隨機(jī)森林及其在遙感影像處理中應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2012年

3 岳明;基于隨機(jī)森林和規(guī)則集成法的酒類市場(chǎng)預(yù)測(cè)與發(fā)展戰(zhàn)略[D];天津大學(xué);2008年

4 李書艷;單點(diǎn)氨基酸多態(tài)性與疾病相關(guān)關(guān)系的預(yù)測(cè)及其機(jī)制研究[D];蘭州大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 錢維;藥品不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)中隨機(jī)森林方法的建立與實(shí)現(xiàn)[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2012年

2 韓燕龍;基于隨機(jī)森林的指數(shù)化投資組合構(gòu)建研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 賀捷;隨機(jī)森林在文本分類中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

4 張文婷;交通環(huán)境下基于改進(jìn)霍夫森林的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D];華南理工大學(xué);2015年

5 李強(qiáng);基于多視角特征融合與隨機(jī)森林的蛋白質(zhì)結(jié)晶預(yù)測(cè)[D];南京理工大學(xué);2015年

6 朱玟謙;一種收斂性隨機(jī)森林在人臉檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D];武漢理工大學(xué);2015年

7 肖宇;基于序列圖像的手勢(shì)檢測(cè)與識(shí)別算法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

8 李慧;一種改進(jìn)的隨機(jī)森林并行分類方法在運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

9 趙亞紅;面向多類標(biāo)分類的隨機(jī)森林算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

10 黎成;基于隨機(jī)森林和ReliefF的致病SNP識(shí)別方法[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：598582