Metoden K Nearest Neighbor (kNN) har i stor utsträckning använts i tillämpningar av datautvinning och maskininlärning på grund av dess enkla genomförande och framstående prestanda. Att ställa in alla testdata med samma k-värde i de tidigare kNN-metoderna har dock visat sig göra dessa metoder opraktiska i verkliga tillämpningar. I denna artikel föreslås att lära sig en korrelationsmatris för att rekonstruera testdata genom träningsdata för att tilldela olika k-värden till olika testdatapunkter, som kallas Correlation Matrix kNN (CM-kNN för kort) klassificering. Specifikt används minst-square förlust funktion för att minimera återuppbyggnadsfelet för att rekonstruera varje testdata punkt av alla träningsdatapunkter. Därefter förespråkas en graf Laplacian regularizer för att bevara den lokala strukturen av data i återuppbyggnadsprocessen. Dessutom tillämpas en 1-norm regularizer och en 2,1 -norm regularizer för att lära sig olika k-värden för olika testdata och för att resultera i låg gleshet för att ta bort redundant/buller-funktionen från återuppbyggnadsprocessen, respektive. Förutom för klassificeringsuppgifter används kNN-metoderna (inklusive vår föreslagna CM-kNN-metod) ytterligare för regression och saknad dataimputation. Vi genomförde experimentuppsättningar för att illustrera effektiviteten, och experimentella resultat visade att den föreslagna metoden var mer exakt och effektiv än befintliga kNN-metoder i data-gruvor, såsom klassificering, regression, och saknade dataimputation.
De döpte det till Correlation Matrix kNN (CM-kNN) REF.
Learning k for kNN Classification
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}