大数据环境下优化的ML-KNN算法:基于最近邻距离权重
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更新于2024-08-13
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"基于最近邻距离权重的ML-KNN算法"
在多标签分类任务中,K近邻多标签算法(ML-KNN)是一种常见的方法。然而,随着大数据环境的发展,其高时间复杂度的问题逐渐暴露出来,同时ML-KNN并未充分考虑k个最近邻对最终分类结果的影响。为了解决这些问题,研究者提出了一种基于最近邻距离权重的改进ML-KNN算法。
首先,算法引入了聚类思想来优化训练集。通过对原始训练集进行聚类,可以生成多个小的数据簇。对于每个测试样本,选取与其距离最近的数据簇作为新的训练数据集,这样显著减少了需要考虑的邻居数量,从而降低了计算复杂度。
接着,算法计算每个最近邻样本的距离权重。距离权重的计算基于样本间的欧氏距离,更近的邻居会被赋予更高的权重。这种距离权重机制使得最近的邻居对分类结果有更大的影响力,而较远的邻居影响相对较小,更符合实际场景中的决策逻辑。
接下来,算法利用这些距离权重构建了一个新的目标函数,用于预测待测样本的分类。这个目标函数考虑了每个最近邻的贡献,使得分类决策更加精细且更具代表性。
实验部分,研究者在包括图片、Web页面文本数据等不同数据集上验证了改进后的算法。结果显示,提出的算法不仅在分类性能上优于传统的ML-KNN,而且显著降低了时间复杂度,提高了效率。这表明在大数据环境下,该算法能更好地适应和处理大规模多标签分类任务。
基于最近邻距离权重的ML-KNN算法通过聚类优化和距离权重调整,实现了对传统ML-KNN算法的改进,提高了分类准确性和运行效率,对于大数据环境下的多标签分类问题提供了更优的解决方案。这一研究对机器学习领域的理论发展和实践应用具有积极意义,特别是在处理大规模复杂数据时,能够提供更高效、更准确的分类服务。
2023-09-15 上传
2023-08-05 上传
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2023-06-10 上传
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