Kombination av flera klassificeringar, så kallade ensemblemetoder, kan ge betydande förbättringar i förutsägelse prestanda av lärande algoritmer, särskilt i närvaro av icke-informativa funktioner i datamängderna. Vi föreslår en ensemble av undergrupper av kNN-klassificerare, ESkNN, för klassificeringsuppgift i två steg. För det första väljer vi klassificerare baserat på deras individuella prestanda med hjälp av noggrannheten i out-of-prove. De valda klassificeringarna kombineras därefter sekventiellt med utgångspunkt från den bästa modellen och bedöms för kollektiv prestanda på en valideringsdatauppsättning. Vi använder bänkmärkningsdata med deras ursprungliga och några tillagda icke-informationsfunktioner för utvärdering av vår metod. Resultaten jämförs med vanliga kNN, säckade kNN, slumpmässiga kNN, flera funktioner delmängd metod, slumpmässiga skog och stöd vektor maskiner. Våra experimentella jämförelser av referensklassificeringsproblem och simulerade datauppsättningar visar att den föreslagna ensemblen ger bättre klassificeringsprestanda än den vanliga kNN och dess ensembler, och fungerar jämförbart med slumpmässiga skogs- och stödvektormaskiner.
Ensemble metoder kombinerar flera klassificeringar för att ge betydande förbättring i förutsägelse prestanda av lärande algoritmer, särskilt för dataset som presenterar icke-informationsfunktioner REF.
Ensemble of a subset of kNN classifiers
{'venue': 'Advances in data analysis and classification', 'journal': 'Advances in data analysis and classification', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}