A Novel Adaptive K Nearest Neighbor Algorithm

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:

لینک ثابت به این Paper:

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.

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 :
  • J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, ...
  • 1*Internationa Conference on New Research Achievemens in Electrical and Computer ...
  • _ _ _ _ Systems and Knowledge Discovery, vol.1, 2007, ...
  • _ _ _ note on Distance weighted k-nearest A:ه [7] ...
  • _ _ _ _ Pattern ...
  • _ _ _ [11] _ _ _ 789- 794. ...
  • _ _ _ _ conference on Machine Learning and Cybernetics, ...
  • D. J. Hand, and V. Vinciotti, "Choosing k for two-class ...
  • G. Hamerly and G. Speegle, "Efficient Model Selection for Large- ...
  • S. Ougiaroglou, A. Nanopoulos, A. Papadopoulos, N. Apostolos, M. _ ...
  • G. Bhattcharya, K. Ghosh and A. S. Chowdhury, "Test Point ...
  • K. Kozak, M. Kozak, and K. Stapor, (2005). "Weighted k-Nearest- ...
  • _ _ _ _ 6 April 2016, at ...
  • نمایش کامل مراجع