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基于语义距离的K-最近邻分类方法
杨立; 左春; 王裕国
2005
发表期刊软件学报
ISSN10009825
卷号16期号:12页码:2054-2062
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
关键词本体,语义距离,最近邻,分类semantics
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
语种中文
内容类型期刊论文
URI标识http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/12406
专题中国科学院软件研究所
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.
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