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基于语义距离的K-最近邻分类方法

文献类型:期刊论文

作者杨立 ; 左春 ; 王裕国
刊名软件学报
出版日期2005
卷号16期号:12页码:2054-2062
关键词本体,语义距离,最近邻,分类Semantics
ISSN号10009825
中文摘要最近邻分类方法中对距离机制的研究大都集中在根据何种计算方法将不同属性取值的差异集中起来,而未考虑到同一属性间取值的语义差异所带来的影响;而且传统算法的分类准确率对于不同抽象层次描述的数据集带来的数据不完整性相当敏感.针对这两个问题,提出一种基于语义距离的最近邻分类方法SDkNN(semanticdistancebasedk-nearestneighbor).该方法分析了同一属性内取值的语义差异,说明了如何基于领域本体计算语义距离,并将其应用到kNN算法中.经过在UCI数据集以及实际应用数据集中验证,SDk
收录类别cnki ; ei
语种中文
公开日期2011-07-28
附注Most research on distance metric of kNN classification is focused on how to integrate the differences caused by various attributes, and the semantic difference between values of the same attribute is ignored. In addition, classification accuracy of the tr
源URL[http://124.16.136.157/handle/311060/12406]  
专题软件研究所_软件所图书馆_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
杨立,左春,王裕国. 基于语义距离的K-最近邻分类方法[J]. 软件学报,2005,16(12):2054-2062.
APA 杨立,左春,&王裕国.(2005).基于语义距离的K-最近邻分类方法.软件学报,16(12),2054-2062.
MLA 杨立,et al."基于语义距离的K-最近邻分类方法".软件学报 16.12(2005):2054-2062.

入库方式: OAI收割

来源:软件研究所

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