基于随机森林的K最近邻算法

发布时间：2017-07-31 10:04

  本文关键词：基于随机森林的K最近邻算法

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【摘要】：作为人工智能算法的经典算法之一,K最近邻(KNN)在非线性、低维数据时能够取得优越的效果。但是,当维数较高时,现有数据集往往会变得较为稀疏,此时KNN需要大量训练数据才能保证精度。因此,适当的数据降维方法是改进KNN方法的重要手段。先用随机森林对训练数据集的变量进行排序,从而建立一种有效的KNN算法,并采用Boston数据集验证了该模型的有效性。
【作者单位】： 南昌工程学院理学院;西北农林科技大学理学院应用数学系;
【关键词】： 随机森林 K最近邻 高维数据
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71301067) 江西省自然科学青年基金资助项目(20142BAB217015)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 作为人工智能算法的经典算法之一,K最近邻(KNN)算法在非线性、低维数据时通常都能够取得优越的效果。KNN算法之所以能够受到很多学者的喜爱,主要是因为它的数学思想简单,而且它还能取得与其它复杂算法相媲美的实验表现[1-3]。但是,KNN的使用是需要一定的训练数据密集度,而数据

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本文编号：598582