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[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 吴敬学
指出传统KNN(k-nearest neighbor)算法的两大不足:一是计算开销大,分类效率低;二是在进行相似性度量和类别判断时,等同对待各特征项以及近邻样本,影响分类准确程度。针对第一点不足,提出三种改进策略,分别为:基于特征降维的改进、基于训练集的改进和基于近邻搜索方法的改进;针对第二点不足,提出两种改进策略,分别为:基于特征加权的改进和基于类别判断策略的改进。对每种改进策略中的代表方法进行介绍并加以评述。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
路永和 何新宇
阐述传统KNN分类器的基本原理和其存在的不足之处;针对样本数量增大,维度上升时KNN算法中相似度计算量急剧增大的问题,提出基于维度索引表的改进KNN分类算法;该算法通过建立特征项维度索引表加速KNN算法中寻找K近邻;以搜狗自然语言实验室的文本分类语料库中的新闻文档作为实验对象,采用宏平均F测度值作为分类效果评价标准,用改进KNN方法和传统KNN方法进行对比实验。实验结果表明:该方法能大幅度减少寻找K近邻时相似度计算的次数。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴润秀
传统KNN及其改进算法在处理当状态空间是近似连续数值时,其分类的结果可能会随着数据的微小变动产生状态的飞跃,而影响分类的结果。文章提出了一种结合DS证据理论的改进KNN分类方法.该方法首先将连续属性离散化,然后建立基于mass函数的集值决策信息系统,最后在建立的系统上再进行KNN分类。实验结果表明,改进的算法不仅有效地解决了在状态分界处微小的变化所引起的状态跳跃现象,而且分类的准确率上比传统的KNN分类算法结果更好。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
朱付保 谢利杰 汤萌萌 朱颢东
KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对样本数据进行聚类处理,用形成的子簇代替该子簇所有的样本集,以减少训练集的数量,从而减少KNN分类过程的工作量、提高分类效率,使KNN算法更好地应用于数据挖掘.通过理论分析和实验结果表明,论文所提算法在面对较大数据时能有效提高算法的效率和精确性,满足处理数据的需求.
关键词：
模糊C-Means 聚类 KNN分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 朱娟 杨丰华
［目的／意义］构建针对网络在线评论的情感分析模型，一方面可以为用户决策提供支持；另一方面又可以帮助产品或服务提供商了解用户情感倾向，提升用户体验。［方法／过程］提出了基于情感本体和ｋ ＮＮ算法的在线评论情感分类模型。该模型基于情感本体，通过对情感词数量和情感程度进行加权，提出了褒义量和贬义量的概念，并以此作为ｋ ＮＮ算法的特征向量。通过爬取豆瓣网电影评论进行训练和测试，并分别从褒性评论和贬性评论的角度对分类效果进行评价。［结果／结论］结果表明，本算法在分类准确率和召回率方面都具有不错的水平，但同时对贬性评论分类效果优于褒性评论，为未来研究提供了新的思路。
关键词：
在线评论 情感分类 k最近邻分类法 本体
[期刊] 证券市场导报
[作者]
陈梦根
算法交易是一种全新的交易方式,备受机构投资者青睐,市场份额迅速上升。算法交易的快速发展对资本市场总体效率和微观结构影响深远,资产定价、组合投资和风险测度可能因此发生革命性变革。本文介绍算法交易在国际资本市场中的发展历程与现状,系统总结、归纳和评述了有关算法交易的最新研究进展,并探讨了算法交易在中国的应用和发展前景,以及未来的研究方向。
关键词：
算法交易 高频交易 程序化交易 量化投资
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
刘燕娟 李婵 周倩
综述了放线菌分类地位的演变和分类研究方法,以及国内放线菌分类现状,并对放线菌分类研究进行了展望.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
汤丽萍 陈芬
文章对现有的基于情感的图像分类研究进行了全面梳理,对图像情感分类过程中的三个关键问题——情感特征提取、情感空间选择和情感识别分类器设计进行了重点分析。同时对现有研究中存在的问题进行了总结,并分析其未来的发展趋势,为后续研究提供了参考。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李湘东 徐朋 黄莉 沈祥兴
本文将期刊目录中按照主题设置的有关栏目(常设主题栏目)看作不同的类别,应用改进的KNN算法对属于不同类别(栏目)的期刊论文进行自动归类(归栏)处理。在分析期刊常设主题栏目特征的基础之上,从建立自动分类所需的训练文本集、测试集及分类(归栏)效果评价等多个方面加以定义,利用Jensen-shannon散度计算文本间的相似度,按照栏目动态决定k值等方面对KNN算法的基本原理加以改进。该方法以论文标题、摘要和作者关键词构成的短小文本为分类对象,对期刊常设主题栏目的自动归类(归栏)处理取得77.25%的F测度值,可以针对短小文本以及训练文本数量有限的情况下开展有效的文本自动分类处理。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
申赞伟 周军盈 张士文 殳国华 张峰
电类实验教学过程中人工评判学生所测数据工作烦琐,影响了教学质量和效率。该文提出了改进的K近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类算法,即基于均值漂移、安全间隔和核主成分分析(KPCA)的M-KPCA-KNN(KNN based on margin and KPCA)算法,以判断学生测量数据正确与否和错误原因。首先利用KPCA对高维实验数据进行降维,然后利用均值漂移向量找到不同类别数据的最密集位置,并在不同类别数据的边界设置安全间隔,最后,将与待测样本距离最近的k个数据设置权重,计算每个类别的权重和,权重和最大的类别为待测样本的类别。与现有的KNN算法相比,M-KPCA-KNN算法不仅提高了分类正确率,而且降低了时间复杂度。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
廖武忠
文章提出一种将KNN与RANSAC相结合的改进算法。通过获取最近邻与次近邻值并根据双向匹配原则,设计匹配不相关性的衡量因子,对KNN算法进行了改进;对RANSAC算法的代价函数和抽样规则进行了改进;最后将两种算法相结合,实现了速度快、自适应强,匹配精确的匹配算法。实验数据表明,该算法鲁棒性较强,自适应性较高,匹配速度较快。
[期刊] 经济学动态
[作者]
孟昌 曲寒瑛
企业基于数据算法的动态定价、歧视定价和"协议"定价等行为使经济数字化中的产业组织发生了深刻变化,反垄断规制在理论解释、证据支持和执法实践上面临前所未有的挑战。本文在对算法、算法定价和算法合谋文献研究的基础上,阐述了算法合谋的相关概念与分类;通过对理论、经验案例证据和实验模拟研究三方面文献的分析,讨论了算法合谋的机理、方式和后果,并总结出算法合谋行为对反垄断规制实施的挑战,讨论了立法性规制和事前规制方法;最后就算法合谋和算法反垄断规制提出了未来研究展望。
[期刊] 管理现代化
[作者]
吴海宁 孟宪忠 帅萍
服务分类是建立服务营销理论和解释现实服务问题的基础工作。自Lovelock(1983)发表关于服务分类的经典论文以来,西方服务分类研究沿着企业和顾客两个视角展开,适应了服务企业开展国际营销、改进服务和服务创新的要求。本文总结了20世纪90年代以来西方服务分类研究的成果,探讨了对我国学术研究的启示。
关键词：
服务分类 服务创新
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
马殿荣 孙健 赵明辉 徐正进 陈温福
杂草稻已成为影响全球水稻生产的恶性杂草。关于分类及起源一直是杂草稻研究的热点问题,但至今尚无定论。杂草稻是指在人工栽培稻田中或稻田周边耕地里,通过种子落粒等对自然环境的极强适应能力而自然繁衍其群体,对稻田生态系统产生不利影响的稻属植株或群体。一般可根据形态特性、籼粳亚种属性、栽培型和野生型对杂草稻进行分类。杂草稻可能起源于栽培稻与野生稻的基因渐渗、籼粳亚中间杂交和栽培稻种间杂交,部分杂草稻可能是普通野生稻演化成原始栽培稻的过渡形态,栽培稻与杂草稻自然异交可产生更多的杂草稻类型。因此,提出了杂草稻分散起源的假说,认为杂草稻很可能是多次起源,而且杂草稻在不同地区可能是分散起源。对利用籼粳基因组分化...
关键词：
杂草稻 分类 起源
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