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基于语义距离的K-最近邻分类方法
作者: 杨立 ; 左春 ; 王裕国
关键词: 本体,语义距离,最近邻,分类Semantics
刊名: 软件学报
发表日期: 2005
卷: 16, 期:12, 页:2054-2062
收录类别: cnki ; ei
部门归属: 中国科学院软件研究所,中国科学院软件研究所,中国科学院软件研究所 北京100080中国科学院研究生院,北京100049,北京100080,北京100080
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
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/12406
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基于语义距离的K-最近邻分类方法.pdf(408KB)----限制开放-- 联系获取全文

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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,2005-01-01,16(12):2054-2062.
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