Entropy-KNN改进算法：属性约简与分类精度提升

"基于属性约简的Entropy-KNN改进算法，通过结合信息熵理论与KNN算法，降低了维度灾难对分类效率和准确率的影响。该算法通过信息熵进行属性约简，利用各类近邻样本点的平均距离和个数来判断样本类别。实验表明，与传统KNN和Entropy-KNN相比，改进后的算法在保持效率的同时，显著提高了分类准确率。关键词包括KNN、信息熵、相关度和属性约简。" 本文主要探讨的是如何解决在分类问题中由于高维数据导致的“维度灾难”问题。维度灾难是指随着数据维度的增加，处理数据的难度和复杂性急剧上升，这通常会严重影响分类算法的效率和准确性。针对这一问题，研究者赵晓丽和韦凌云提出了一个创新的解决方案——基于属性约简的Entropy-KNN改进算法。 KNN（K-最近邻）算法是一种简单而有效的监督学习方法，它根据一个样本最接近的K个邻居的类别来预测其类别。然而，当数据集的特征过多时，KNN算法的计算量会显著增加，且容易受到噪声和冗余特征的影响，从而降低分类效果。 该改进算法引入了信息熵的概念。信息熵是信息论中的核心概念，用于量化信息的不确定性。在数据挖掘和机器学习中，信息熵常被用来评估特征的重要性，以及特征对类别的区分能力。通过计算每个特征的信息熵，可以识别出那些对分类影响较小或冗余的特征，并进行约简，从而降低数据的维度。 在属性约简过程中，算法不仅考虑了信息熵，还综合了各类近邻样本点的平均距离和数量。这样的设计使得分类更加依赖于具有较高区分度的特征，而非所有特征，从而提高了分类的准确性。实验结果证明，这个改进策略能够在保持算法运行效率的基础上，显著提升分类准确率，优于传统的KNN算法和仅基于信息熵的KNN算法。 这篇论文提出的改进Entropy-KNN算法为处理高维数据的分类问题提供了一个有效的方法，通过属性约简和信息熵理论的结合，解决了维度灾难问题，提升了算法性能。这一工作对于数据挖掘、机器学习以及相关领域的研究有着重要的参考价值。