模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (5): 701-707    DOI:
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基于KNN模型的增量学习算法
郭躬德,黄杰,陈黎飞
福建师范大学 数学与计算机科学学院 福州 350007
福建师范大学 网络安全与密码技术重点实验室 福州 350007
KNN Model Based Incremental Learning Algorithm
GUO Gong-De,HUANG Jie,CHEN Li-Fei
School of Mathematics and Computer Science,Fujian Normal University,Fuzhou 350007
Key Laboratory of Network Security and Cryptography,Fujian Normal University,Fuzhou 350007

全文: PDF (490 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 KNN模型是公式但其属于非增量学习算法,从而限制它在一些应用领域的推广。文中提出一个基于KNN模型的增量学习算法,它通过对模型簇引进“层”的概念,对新增数据建立不同“层”的模型簇的方式对原有模型进行优化,达到增量学习的效果。实验结果验证该方法的有效性。
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作者相关文章
郭躬德
黄杰
陈黎飞
关键词 增量学习公式分类    
Abstract:KNN Model is an improved version of the k-nearest neighbor method. However, KNN Model is a non-incremental learning method, which restricts it from some real applications. A KNN Model based incremental learning method is proposed by introducing level concept for created clusters. It constructs few clusters for new coming data with different levels assignment to adjust and optimize previous generated KNN Model. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
Key wordsIncremental Learning    k-Nearest Neighbor    k-Nearest Neighbor Model    Classification   
收稿日期: 2009-04-17     
ZTFLH: TP311  
基金资助:教育部留学回国人员基金(No.教外司留[2008]890)、福建省自然科学基金(No.2007J0016)资助项目
作者简介: 郭躬德,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、数据挖掘、机器学习.E-mail:ggd@fjnu.edu.cn.黄杰,男,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘、入侵检测.陈黎飞,男,1972年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘、模式识别。
引用本文:   
郭躬德,黄杰,陈黎飞. 基于KNN模型的增量学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(5): 701-707. GUO Gong-De,HUANG Jie,CHEN Li-Fei. KNN Model Based Incremental Learning Algorithm. , 2010, 23(5): 701-707.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2010/V23/I5/701
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