模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 330-335    DOI:
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布尔序列的一种KNN改进算法*
王振华1,侯忠生1,高颖2
1.北京交通大学 电子信息工程学院 先进控制系统研究所 北京 100044
2.北京中医药大学 东直门医院 北京 100700
An Improved KNN Algorithm for Boolean Sequence
WANG Zhen-Hua1, HOU Zhong-Sheng1, GAO Ying2
1.Advanced Control Systems Laboratory, School of Electronics and Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044
2.Dongzhimen Hospital, Beijing University of Chinese Medicine, Beijing 100700

全文: PDF (438 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 布尔序列分类作为一类特殊的分类问题在以往很少被予以专门的研究.本文首先定义布尔序列的属性序化和分片映射的概念,在此基础上提出一种称为序化分片映射(OPM)的降维方法,并将此方法与KNN算法结合提出了一种KNN的改进算法(OPM-KNN).实际数据的实验和分析表明,在降维方面,本文OPM方法与传统PCA方法效果相当,速度有较大提高;在分类方面,本文改进KNN算法与传统的KNN算法相比,分类准确度相当,分类速度增快.
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王振华
侯忠生
高颖
关键词 布尔序列序化分片映射降维K-近邻(KNN)分类    
Abstract:As a special classification problem, classification of Boolean sequences is seldom studied. Definitions of the ordering and piecewise mapping are given. And then a dimension-reduction method called ordering and piecewise mapping (OPM ) is put forward. Thus an improved KNN algorithm (OPM-KNN) is presented by integrating OPM with KNN. Analytical and experimental results show the speed of OPM method is improved compared with that of traditional PCA algorithm in dimension reduction. As for classification, the accurate rate of OPM-KNN is almost equivalent to the traditional KNN algorithm or appreciably higher than it and the speed is also faster.
Key wordsBoolean Sequence    Ordering    Piecewise Mapping    Dimension Reduction    K-Nearest Neighbor (KNN)    Classification   
收稿日期: 2007-09-28     
ZTFLH: TP301  
基金资助:国家973计划资助项目(No. 2003CB517102)
作者简介: 王振华,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘、信息集成及其在医学和智能交通中的应用.E-mail: zhenhuaw@tom.com.侯忠生,男,1962年生,教授,博士生导师,主要研究方向为控制理论与应用、智能交通、信息处理等.高颖,女,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为中医药防治中风病及痴呆等神经系统疾病、中医信息学等.
引用本文:   
王振华,侯忠生,高颖. 布尔序列的一种KNN改进算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 330-335. WANG Zhen-Hua, HOU Zhong-Sheng, GAO Ying. An Improved KNN Algorithm for Boolean Sequence. , 2009, 22(2): 330-335.
链接本文:  
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