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J-GLOBAL ID：202202265097799753   整理番号：22A0157183

kNN分類器のための新しい2層最近傍選択法【JST・京大機械翻訳】

A new two-layer nearest neighbor selection method for kNN classifier

著者 (4件)： Wang Yikun (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Pan Zhibin (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Pan Zhibin (Research Institute of Xi’an Jiaotong University, Zhejiang) ,  Dong Jing (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： k最近傍(kNN)分類器は多くの分野で適用されてきた古典的分類アルゴリズムである。しかし,kNN分類器の性能は,最近傍(NN)ルールと呼ばれる簡単な近傍選択法によって制限され,クエリの最近傍を選択するとき,クエリの近傍だけが考慮される。言い換えれば,NN規則はクエリの1層近傍情報のみを使用する。本論文では,2層最近傍(TLNN)ルールと呼ばれる2層近傍情報に基づく新しい近傍選択法を提案した。クエリの近傍と,この近傍におけるすべての選択された訓練インスタンスの近傍を同時に考慮し,次に,クエリの2層最近傍を,距離,分布関係,および,上記の近隣におけるすべての選択された訓練インスタンスの間の,距離,分布関係,および後方最近傍関係に従って決定した。提案したTLNNルールの有効性を検証するために,k2層最近傍(kTLNN)分類器を提案し,2層最近傍の分類能力を測定した。UCIとKEELリポジトリからの20の実世界データセットに関する広範な実験は,kTLNN分類器がkNN分類器だけでなく,7つの他の最先端のNNベース分類器より優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単一層 ,  有効性 ,  *リポジトリ
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  クエリー ,  二層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： kNN分類器 ,  2層最近傍ルール ,  第一層近傍 ,  第二層近傍 ,  拡張近傍

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： KNN ,  分類器 ,  2層 ,  選択法