基于SVM的特征加权KNN算法

基于线性回归方法改进的KNN数据分类模型

文章编号：１６７１－４０６７（２０２１）０３－０２０－０４

基于线性回归方法改进的ＫＮＮ数据分类模型

李长生，刘宗成，刘　硕

（兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院，甘肃兰州７３００６０）

摘要：传统的Ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）是机器学习领域中思想简单、易于学习、对低维数据处

理效率较高的分类方法之一，但是在高维数据的分类中效率不高、性能会降低。针对传

统ＫＮＮ算法在处理多维数据集上的不足，提出了一种新的ＫＮＮ改进算法：将线性回归方

法引入该算法中，利用属性间的决定系数选择合适的属性集合，降低高维数据集的维数，

并采用卡方距离作为ＫＮＮ算法的距离度量函数，克服欧式距离不能体现特征向量之间

相对关系的不足。实验结果分析表明，在标准数据集的测试中，基于线性回归方法的改

进ＫＮＮ算法达到了较高的分类准确度，相对于传统ＫＮＮ算法在属性识别度上有了一定

的提高。

关键词：Ｋ最近邻算法；线性回归；卡方距离；欧氏距离；机器学习

中图分类号：ＴＰ３１１．１３文献标识码：Ａ

分类算法是机器学习和模式识别中的重要研究

内容之一，诸如贝叶斯网络算法、神经网络算法、决

策树Ｃ４．５算法、ＳＶＭ（支持向量机）算法、Ｒａｎｄｏｍ

ｆｏｒｅｓｔ算法、Ｂａｇｇｉｎｇ算法、ＫＮＮ算法等。其中，由于

Ｋ最近邻算法［１］（ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ，ＫＮＮ）思想简

单、容易实现、重新训练数据的较低代价、以及较高

的分类准确率，使其在自动分类领域应用较广［２］。

ＫＮＮ算法简单易懂，是一种理论上非常成熟的

分类算法，但是ＫＮＮ分类算法在遇到数据集规模较

大或者维数较多的时候，会陷入维度灾难的情况，造

成ＫＮＮ模型的计算开销增大、分类效率降低。针对

这一问题，许多专家学者提出在ＫＮＮ算法运行之前

预处理数据集，期望缓解这一问题，例如张著英

等［３］将数据集用粗糙集进行预先处理，得到简约属

性之后的数据集，然后用ＫＮＮ处理以提高分类效

率。张孝飞等［４］通过降低待分类对象与Ｋ个最近

邻对象的相似性度量的计算量来提高分类效率。余

基于结构学习的KNN分类算法

计算机科学２００７Ｖ０１．３４Ｎｏ．１２

基于结构学习的ＫＮＮ分类算法＊）

孙岩１·２吕世聘３王秀坤３唐一源２

（辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连１１６０２９）１（大连理工大学神经信息学研究所大连１１６０２３）２

（大连理工大学计算机科学与工程系大连１１６０２３）

摘要ＫＮＮ（Ｋ—ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）算法和贝叶斯网络分类算（ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ，ＢＮ）都是目前应用非常广泛的

分类算法。本文首先分析了ＫＮＮ和ＢＮ的分类特点，然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上，提出了基

于贝叶斯网络结构学习的ＫＮＮ算（ＢＮ－ＫＮＮ）。实验结果表明，ＢＮ－ＫＮＮ算法能够有效地提高分类的正确率。

关键词贝叶斯网络，Ｋ．近邻算法，距离加权

Ｋ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＳｔｒｕｃｔｕｒｅ

ＳＵＮＹａｈＩ·２ＬＶｓｈ卜Ｐｉｎ３Ⅵ０～ＮＧ）（ｉｕ．ＫＵＮ３ＴＡＮＧＹｉ—Ｙｕａｒｌ２

（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＬｉａｏｎｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２９）１（ＮｅｕｒｏｉｎｆｏｎｍｔｉｃｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２３）２（ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２３）３

ＡｂｓｔｒａｃｔＫ－ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＫＮＮ）ａｎｄＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＢＮ）ａｒｅｃｕｒｒｅｎｔｌｙ

ｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｔｆｉｒｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅＫＮＮａｎｄＢＮｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｎｒｅ—

一种加权的KNN中文问句分类方法研究

安徽广播电视大学学报２０１０年第３期　

一种加权的ＫＮＮ中文问句分类方法研究　

鸟庆敏，　方少卿，谢亮亮　

（铜陵职业技术学院信息工程系，安徽铜陵２４４０００）　

摘要：针对特定领域的智能答疑系统中问句分类，利用加权ＬＳＡ计算问句之间的语义相似度和ＫＮＮ算法　构造分类器进行问句分类，并对ＫＮＮ分类算法及改进的ＫＮＮ分类算法进行实验比较。结果表明　加权的ＫＮＮ分类器分类效果最好，达到了９０．８　的精确率。　关键词：问句分类；潜在语义分析；ＫＮＮ分类器　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００８—６０２１（２０１０）０３—０１２６—０３　

０引　言　

随着计算机与人工智能技术的不断发展，智能答　

疑系统（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｑｕｅｓｔｉｏｎ　Ａｎｓｗｅｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）已　

经成为远程教育的重要工具。智能答疑系统是一个　

智能适应性的知识库，它是人工智能、信息检索和自　

然语言处理等技术的结合，可以回答学生用自然语言　

提出的问题，具有智能性、开放性等优点。　

智能答疑系统包括问句理解、问句匹配、ＦＡＱ　

库、信息检索、答案抽取等五个模块。问句理解主　

要包括分词、关键词提取、问句分类等。汉语问句　

分类的目标是根据答案的类型把问题划分为相应　

的语义类别，是问句分析中的一个重要模块［】］。目　

前常用的分类器有最小距离分类器、ＫＮＮ、Ｎａｖｉｅ　

Ｂａｙｅｓ分类器和支持向量机分类器（ＳＶＭ）等。最　

小距离分类器是基于向量空间模型和最小距离的　

方法，其优点是简单、快速，它对于那些类间距离　

大、类内距离小的类别分布比较有效，而对于不能　

满足这种条件的类别分布效果就比较差瞳］。ＫＮＮ　

是首先选定与待分类文本最相似的Ｋ篇文本，根据　

待分类的文本与这Ｋ篇文本的相似度来预测待分　

类文本的类别。　

１汉语问句分类体系　

本文重点研究基于特定领域的汉语分类，由于　

主要针对特定课程的答疑，因专业课知识点相对固　

定，并参考英文问句分类Ｌ３］将本系统的问句分为如　下几类：定义类、原因类、区别类、描述类、步骤类、　

k近邻算法的基本原理

KNN算法（K-Nearest Neighbor，K近邻算法）是一种从已有数据中学习的基本分类与回归方法的死记硬背型，它的思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空年中Coolicoding数量最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，K通常是不大于20的整数。KNN算法是基于实例的学习，它的思想很简单，即找到最临近的K个样例，来推断测试样例的分类或回归值。KNN算法属于非参数方法，没有先验假设，其分类结果是基于训练集已知的类别标签。

KNN算法是一种懒惰学习，属于监督学习，当给定测试样例时，该算法不会建立分类模型，而是等到真正进行分类时才进行运算，KNN算法实际上是对训练集进行记忆，没有真正“学习”发生，即该算法属于懒惰学习，它不建立模型，而是用待分类的测试样例，穷举与它的距离最近的训练样例，以此来作出判断。

KNN算法的核心是计算样本之间的距离,这个距离的计算主要有欧氏距离、皮尔森距离、余弦距离等，其中以欧氏距离应用最多，计算两个样本之间的欧氏距离，需要对每个特征进行比较，然后对这些特征值进行平方和取平方根。它表示两点在n维空间中的绝对距离,其公式为（xi,yi是两个样本点，p为维数）：

S=√∑(xi-yi）^2

KNN算法将待测样本与训练集中的样本进行比较，计算距离值，然后选取距离最小的K个样本，这K个样本的类别投票为待分类样本的类别。如果K=1，则它很简单，直接将K个最近邻点的标签赋予待分类点即可；如果K>1 ，则只需统计K个最近邻点中出现次数最多的标签，并将其赋予待分类点即可。另外，KNN还可以应用在回归问题中，例如：计算待分类点的回归值时，用待分类点的K个最近邻的加权和来计算，其中距离越近，贡献的值就越大。

总之，KNN算法是一种相对简单的机器学习算法，它不需要训练时的额外操作，算法的主要操作就是计算待分类样例与训练集中的样例之间的距离，按距离的顺序选取K个最邻近的样本点，然后以它们中个数最多的类别作为分类结果。

ssvep常用分类方法

- 1 - ssvep常用分类方法

一、SSVEP 常用分类方法

1、神经网络分类：神经网络分类是一种基于模式分类的机器学习算法，通过设置网络结构和训练方式，可以实现自动从输入信号中学习，从而对信号进行快速准确的分类。

2、支持向量机分类：支持向量机（SVM）是一种用于多类分类的数据挖掘技术。它使用支持向量和核函数对特征向量进行建模，并在计算过程中充分地考虑了维数和样本的稀疏性，从而达到更准确的分类效果。

3、KNN分类：K-Nearest Neighbor（KNN）分类算法是一种基于实例的学习和分类算法，它通过一组样本，对新样本进行分类，实际上是利用未知样本与已知样本之间的相似性，从而实现分类的目的。

4、决策树分类：决策树是一种用于分类的机器学习算法，它可以根据特定信息，按照有序结构构建出一棵决策树，从而实现特征的筛选和分类。

5、贝叶斯分类：贝叶斯分类是一种基于概率论的分类算法，它可以根据样本信息和给定的概率分布，计算出待分类样本属于每个类别的概率，从而确定它的分类结果。

【国家自然科学基金】_k最近邻算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

序号科研热词推荐指数序号科研热词1k最近邻31空间网络数据库2量子计算12最近邻3量子计数13k最近邻4量子搜索14项目近邻等级5边界向量15面向对象程序6距离16随机lle变换7训练速度17道路网络8航天靶场18连续反k最近邻9网格19聚类10统计方法110簇11测光红移111空间修剪12模式识别112移动对象13最近邻113社团结构14文本分类114相似度计算次数15支持向量机(svm)115特征降维16支持向量机116特征选择17快速分类117灰色关联度18异常数据118模式识别19局部特征选择119最近邻距离20局部最大距离120最近邻相似度21天体物理学121最近邻法22分类能力122最小二乘支持向量机23优势率算法123文本分类24互信息算法124敏感属性25χ2统计算法125推荐系统26web文本分类126拓扑结构27nn-svm算法127扩展树28k最近邻分类算法128密度29复杂网络30均值漂移分割31土地覆被32反最近邻33反k最近邻34协同过滤35加密36初始质心37分类38分布参数比值39关联理论40共享最近邻41中心向量42丛集点43tf_idf算法44m-tree45k均值聚类算法46knn算法47k-最近邻48itern-based49em算法2008年2009年

基于邻域粗糙集的加权KNN肿瘤基因表达谱分类算法

计算机系统应用　２０１　０年第１　９卷第１　２期　

基于邻域粗糙集的加权ＫＮ　Ｎ肿瘤基因表达谱　

分类算法①　

陈智勤（福建师范大学数学与计算机科学学院福建福州３５０００７）　

摘要：　肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义，对肿瘤的不同亚型进行准确判别是当前生物信息学　

研究的重要课题．本文首先利用Ｒｅｌｉｅｆ算法排序基因并选出初始的肿瘤信息基因子集，然后利用向基　于邻域粗糙集模型的向前属性约减算法ＦＡＲＮｅＭ来计算加权基因集合，最后用加权ＫＮＮ算法对肿瘤　

对这些数据进行分析，从而发现有差异的基因表达。实验结果表明了上述方法的可行性和有效性。　

关键词：基因表达谱；肿瘤分类；邻域粗糙集；加权Ｋ—ＮＮ算法　

Ｗｅｉｇｈｔｅｄ　ＫＮＮ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｔｕｍｏｒ　Ｇｅｎｅ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｐｒｏｆｉｌｅｓ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

ＮｅｉｇｈｂＯｒｈＯＯｄ　Ｒｏｕｇｈ　Ｓｅｔｓ　

ＣＨＥＮ　Ｚｈｉ—Ｑｉｎ（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｆｉｊ　ｉａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ　３　５０００７，　

Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆｔｕｍｏｕｒ　ｓｕｂｔｙｐｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　ｏｆｔｕｍｏｒｓ　ｉｓ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ；ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｔｕｍｏｒ　ｓ＇ｕｂｔｙｐｅｓ　ｈａｓ　ｒｅｃｅｎｔｌｙ　ｒｅｃｅｉｖｅｄ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｄｅａｌ　ｏｆ　ａｔｔｅｎｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｅｓ．Ｔｈｅ　

ｐａｐｅｒ　ｓｏｒｔｓ　ｇｅｎｅｓ　ｕｓｉｎｇ　Ｒｅｌｉｅｆ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｓｅｌｅｃｔｓ　ｔｈｅ　ｉｎｉｔｉａｌ　ｓｕｂｓｅｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｓ　ｏｆ　ｔｕｍｏｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　

多模态分类的代码

- 1 - 多模态分类的代码

多模态分类是一种基于多种数据来源的分类方法，可以利用图像、语音、文本等多种形式的数据来进行分类。本文将介绍几种常见的多模态分类方法及其代码实现。

1. 基于特征融合的多模态分类

特征融合是将多种特征进行组合，以提高分类准确率的一种方法。常见的特征融合方法包括加权求和、特征层叠、特征串联等。以下是特征串联的代码实现示例：

```python

import numpy as np

from sklearn.svm import SVC

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取图像特征

img_features = np.load('img_features.npy')

# 读取文本特征

text_features = np.load('text_features.npy')

# 将图像和文本特征串联

features = np.concatenate((img_features, text_features),

axis=1)

# 读取标签

labels = np.load('labels.npy')

# 划分训练集和测试集 - 2 - X_train, X_test, y_train, y_test =

train_test_split(features, labels, test_size=0.2,

random_state=42)

# 训练SVM模型

clf = SVC(kernel='linear')

clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测

y_pred = clf.predict(X_test)

基于指纹识别特征选择的改进加权KNN算法

文章编号：１００７—１４２３（２０１４）０２—００２７—０３　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７—１４２３．２０１４．０２．００７　

基于指纹识别特征选择的改进加权ＫＮＮ算法　

周奇　

（广东广播电视大学，广东理工，广州５１００９１）　

摘要：　

ＫＮＮ是最著名的模式识别统计学方法之一。它是一种无参数分类方法。由于其分类的简单有效性，因此得到较为广　

泛的应用。但是对ＫＮＮ分类系统的全面评价还有待进一步研究。提出的改进加权ＫＮＮ算法相比之下具有更高和更　加稳定的识别率。因为它在经典ＫＮＮ算法基础上增加加权距离和类间相似度信息．比经典ＫＮＮ这种单纯依靠投票　的分类方法更加可靠，在分类识别研究中更具有研究和应用价值。　

关键词：　

ＫＮＮ；改时加权；加权距离；类间相似度　

基金项目：　广州市高等学校第五批教育教项目（Ｎｏ．ＪＧ２０１３３７）、广东省高职教育教学管理委员会项目（Ｎｏ．ＪＧＷ２０１３０７０）　

１　基于加权的改进ＫＮＮ识别算法　

ＫＮＮ是最著名的模式识别统计学方法之一。它是　

一种无参数分类方法．由于其分类的简单有效性，因此　

得到了较为广泛的应用　但是对ＫＮＮ分类系统的全面　评价还有待进一步研究。在决定ＫＮＮ分类性能时，有　

三个重要的因素需要考虑：决策规则、ｋ的取值、特征集　的大小。我们重点讨论决策规则对分类性能的影响。　

ｋｎｎ的决策规则中一个显然的问题是．只按照前ｋ个近　邻样本的顺序而不考虑它们的距离差别是不适当的。　

尤其是当样本分布密度不均匀时．会造成分类器性能　

的下降。因此。根据各个近邻距待分类样本的距离不　同．对它们的作用进行加权．一直是人们研究的热点。　目前．这种分类通常采用的加权方案是以近邻与待分　

类样本之间的相似度作为加权因子．比经典的ＫＮＮ获　得了更高的分类精度　

２　决策规则的比较与改进【１】　

经典ＫＮＮ算法的决策规则很简单：取未知样本　的ｋ个近邻。看这ｋ个近邻中多数属于哪一类．就把　

一种基于FWKNNSVM的电子线路性能评价方法

第３２卷第３期　２０１１年９月　渤海大学学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｂｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｖｏ１．３２．Ｎｏ．３　Ｓｅｐ．２０１１　

一种基于ＦＷＫＮＮＳＶＭ的电子线路性能评价方法　

张志强，张爱华　

（渤海大学１二学院辽宁锦州１２１（）１３）　

摘要：本文以大限度降低电子线路性能评价成本，且能保证评价精度为研究目标，针对现　

有电子线路评价方法的人为因素大、仪器评价成本高等状况，而提出了一种基于特征加权Ｋ一近　

邻算法的支持向量机（ＦＷＫＮＮＳＶＭ）的电子线路性能评价方法。确定了电子线路的性能评价系　

统结构，以高校电子线路实验为依托，采用近两年内由幅频特性测试仪测评所得相关电子线路的　

四项指标构建训练集，然后进行ＦＷＫＮＮＳＶＭ的四分类评价。实验表明，该方法优于传统的方　

法，能够极大的提高分类准确率及参数测量的精度。　

关键词：ＦＤＫＮＮＳＶＭ；电子线路性能评价；分类器　

中图分类号：ＴＰ１８３　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７３—０５６９（２０１１）０３—０２６７—０７　

０　引言　

电子技术随着人类无尽的需求而进行着飞速发展，作为电子产品的重要组成部分，电子线路的性能评　

价则显得尤为重要。因此，探讨如何提高电子线路性能评价的准确性、精确性具有重要的意义。目前，电　

子线路的性能评价方法有很多，但多数为手动评价，存在一些缺陷。例如，主观因素影响大、评价人的经验　

起决定作用等。因而，探讨一种基于计算机自动评价的新方法成为当务之急。　

作为统计学习理论中结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机（Ｓｕｐｐｏ￣Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）具　

有结构简单、全局最优，泛化能力较好的优点，近几年得到了广泛的研究和应用。它的基础是ＶＣ维理论　

和结构风险最小化原理，依据有限的样本数据，在模型的复杂性和学习能力之间寻找到最佳折衷方案，与　

传统机器学习相比，较优的克服了维数灾难和局部极小等问题，从而获得较好的泛化能力…。目前，此种　