Genetiska algoritmer är kraftfulla verktyg för k-nearest grannar klassificering. Traditionella knn klassificerare använder Euklidian avstånd för att bedöma granne likhet, men andra åtgärder kan också användas. GAs kan söka efter optimala linjära vikter av funktioner för att förbättra knn prestanda med hjälp av både Euklidian avstånd och cosinus likhet. GAs optimerar också additiva funktionsförskjutningar i sökandet efter en optimal referenspunkt för att bedöma vinkellikhet med hjälp av cosinusmåttet. Denna affisch utforskar vikt och offset optimering för knn med varierande likhetsmått, inklusive Euklidian avstånd (endast vikter), cosinus likhet, och Pearson korrelation. Användningen av offsetoptimering här representerar en ny teknik för att förbättra Pearson/kn klassificering prestanda. Experiment jämför optimerade och ooptimerade klassificeringar med hjälp av publika domändataset. Medan ooptimerade Euklidian knn ofta överträffar sina cosinus och Pearson motsvarigheter, optimerade Pearson och cosinus knn klassificerare visar lika eller förbättrad noggrannhet jämfört med viktoptimerad Euklidian knn.
Den klassificeringsmetod som föreslås i REF med olika likhetsåtgärder (Euklidavstånd, cosinuslikviditet och Pearson korrelation) är det första försöket.
GA-Facilitated KNN Classifier Optimization with Varying Similarity Measures
{'venue': 'Congress on Evolutionary Computation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}