改進演算法容易嗎_鄰近演算法的改進策略

㈠鄰近演算法的改進策略

kNN演算法因其提出時間較早，隨著其他技術的不斷更新和完善，kNN演算法的諸多不足之處也逐漸顯露，因此許多kNN演算法的改進演算法也應運而生。
針對以上演算法的不足，演算法的改進方向主要分成了分類效率和分類效果兩方面。
分類效率：事先對樣本屬性進行約簡，刪除對分類結果影響較小的屬性，快速的得出待分類樣本的類別。該演算法比較適用於樣本容量比較大的類域的自動分類，而那些樣本容量較小的類域採用這種演算法比較容易產生誤分。
分類效果：採用權值的方法（和該樣本距離小的鄰居權值大）來改進，Han等人於2002年嘗試利用貪心法，針對文件分類實做可調整權重的k最近鄰居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor)，以促進分類效果；而Li等人於2004年提出由於不同分類的文件本身有數量上有差異，因此也應該依照訓練集合中各種分類的文件數量，選取不同數目的最近鄰居，來參與分類。

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