فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

الگوریتم طبقه‌بندی نزدیکترین همسایه وفقی با انتخاب محلی پارامتر K

Authors
  • زهرا رضایی راوری
  • محمد طاهری
  • منصور ذوالقدری جهرمی
Conference بیستمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران
Abstract یکی از مسائل مطرح در طبقه بندی کننده k نزدیک ترین همسایه، تعیین اندازه همسایگی است. تحقیقات نشان داده اند تعیین بهینه مقدار k تاثیر بسزایی در میزان دقت حاصل از طبقه بندی این نوع طبقه بندی کننده دارد از همین رو، کارهای بسیاری جهت تعیین اندازه همسایگی به صورت کلی برای هر مجموعه داده و یا به صورت محلی به ازای هر نمونه، صورت گرفته است. در این مقاله یک تکنیک k نزدیکترین همسایه وفقی ارائه شده که در فاز اول، با توجه به همسایگی هر نمونه آموزشی (الگو)، یک مقدار مناسب k به هر یک انتساب داده می شود. سپس در فاز دوم، با استفاده از مفهوم وزن دهی به الگوها، فاصله ای وفقی بین یک نمونه تست و یک الگو تعریف می شود. سپس وزن الگوها به گونه ای تنظیم می شود که منجر به افزایش نرخ طبقه بندی leave one out بر روی مجموعه داده آموزشی شود. در فاز طبقه بندی، نزدیکترین الگوی هر نمونه تعیین و از مقدار k آن، برای طبقه بندی استفاده می‌شود. روش پیشنهادی با شیوه های KNN وفقی ارائه شده در تحقیقات گذشته، بر روی تعدادی مجموعه داده استاندارد، مقایسه شده است. نتایج نشان می‌دهد که الگوریتم ارائه شده نه نتها اندازه مجموعه داده را کاهش می دهد بلکه در بسیاری از موارد، بهتر از سایر الگوریتم ها عمل می‌کند. علاوه بر این در حضور نویز، تقریبا در همه مجموعه های داده، دقت بیشتری را در بردارد.
قیمت
  • برای اعضای سایت : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله