A Novel Adaptive K Nearest Neighbor Algorithm
Publish place: The first international conference of modern research engineers in electricity and computer
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 879
متن کامل این Paper 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 Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CBCONF01_0912
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
Abstract:
Classification is a broad ranging research field and different algorithms proposed in this area, one of which is K nearest neighbor (KNN) algorithm. This algorithm has a simple structure and easy implementation. Its performance depends on three main factors including similarity measure for voting, distance function and appropriate value for the parameter K among which the value of K is particularly significant, So that if it is not correctly selected, algorithm performance would remarkably reduce. We proposed a novel method for adaptive selection of parameter k in this paper. In this method, an optimal K-value for each training instance is obtained and used to classify a test instance by KNN algorithm. Evaluation tests on standard datasets and comparing obtained results with conventional methods show that the presented method has an acceptable performance compared to other methods and improves classification accuracy as well.
Keywords:
K Nearest Neighbor Algorithm , Adaptive KNN Algorithm , Nearest Neighbor Classification , Pattern Classification
Authors
Hamid Nasiri
Computer Engineering and Information Technology Department Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)Tehran, Iran
Saeed Shiry Ghidary
Computer Engineering and Information Technology Department Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :