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参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法
蔡瑞光, 张德生, 肖燕婷
计算机应用
2021, 41 (6):
1694-1700.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020091370
针对局部均值伪近邻（LMPNN）算法对
k值敏感且忽略了每个属性对分类结果的不同影响等问题，提出了一种参数独立的加权局部均值伪近邻分类（PIW-LMPNN）算法。首先，利用差分进化算法的最新变体——基于成功历史记录的自适应参数差分进化（SHADE）算法对训练集样本进行优化，从而得到最佳
k值和一组与类别相关的最佳权重；其次，计算样本间的距离时赋予每类的每个属性不同的权重，并对测试集样本进行分类。在15个实际数据集上进行了仿真实验，并把所提算法与其他8种分类算法进行了比较，实验结果表明，所提算法的分类准确率和F1值分别最大提高了约28个百分点和23.1个百分点；同时Wilcoxon符号秩检验、Friedman秩方差检验以及Hollander-Wolfe两处理的比较结果表明，所提出的改进算法在分类精度以及
k值选择方面相较其他8种分类算法具有明显优势。
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