瞿燕鹏;尚长景;尼尔·麦克·帕塔兰;吴伟;沈强 多功能最近邻分类。 （英文） Zbl 1398.68454号 软计算。 22，第8期，2717-2730（2018）. 摘要：（k）近邻（k）NN）算法作为一种直观有效的分类方法，自诞生以来一直备受关注。已经报道了（k）NN的许多进一步发展，例如与模糊集、粗糙集和进化计算相结合的发展。特别是，（k）NN的模糊和粗糙修改在性能上表现出了显著的增强。本文提出了另一个显著的改进，从而产生了概念上简单易懂的多功能最近邻（MFNN）方法。它使用模糊相似关系和类成员关系的聚合来发挥决策限定符的关键作用，以执行分类任务。由于可用聚合方法和相似性度量的选择范围大且可变，新方法在最近邻分类器处理不同分类问题时具有重要的适应性。这种灵活性允许以多种形式实施拟议的方法。理论分析和实证评价均表明，传统的（k）NN和模糊最近邻，以及最近发展的两种模糊粗糙最近邻算法都可以被视为MFNN的特例。实验结果也证实了该方法的有效性，通常优于许多最先进的技术。 引用于1文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：聚合;分类;最近的邻居;相似关系 软件：第4.5条;UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛Y.Qu｝等人，软计算。22，第8号，2717--2730（2018；Zbl 1398.68454） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿玛尼诺，C；利尔迪亚，R；南部兰特里亚；莫迪，G，托斯卡纳橄榄油的化学计量分析，化学智能实验室系统，5343-354，（1989）·doi:10.1016/0169-7439（89）80034-6 [2] Baets，BD；梅西亚尔，R，T分区，模糊集系统，97，211-223，（1998）·Zbl 0930.03070号 ·文件编号：10.1016/S0165-0114（96）00331-4 [3] Baets，BD；梅西亚尔，R，《度量和T等式》，《数学分析应用杂志》，267，531-547，（2002）·兹伯利0996.03035 ·doi:10.1006/jmaa.2001.7786 [4] Bengio Y，Grandvalet Y（2005）估算K折交叉验证方差的偏差。收录：Duchesne P，RéMillard B（编辑）复杂数据问题的统计建模和分析。巴斯顿施普林格，第75-95页 [5] Blake CL、Merz CJ（1998），机器学习数据库的UCI存储库。加州大学欧文分校信息与计算机科学学院 [6] Boongoen，T；尚，C；Iam-On，N；Shen，Q，《数据可靠性及其应用的最近邻指导评估》，IEEE Trans-Syst Man Cybern第B部分Cyber，411705-1714，（2011）·doi:10.1109/TSMCB.2011.2160341 [7] Borkowski L（ed）（1970）JanŁukasiewicz作品选。阿姆斯特丹North-Holland出版公司·Zbl 0212.00902号 [8] Boongoen，T；Shen，Q，最近邻指导的数据可靠性评估及其应用，IEEE Trans-Syst Man Cybern第B部分Cybern40，1622-1633，（2010）·doi:10.1109/TSMCB.2010.2043357 [9] Breiman L、Friedman JH、Olshen RA、Stone CJ（1984）分类和回归树。加利福尼亚州蒙特利市沃兹沃思布鲁克斯·Zbl 0541.62042号 [10] Cornelis C，Cock MD，Radzikowska A（2007）模糊量化粗糙集。收录：人工智能课堂讲稿，第4482卷。第87-94页 [11] 科尔特斯，C；Vapnik，V，支持向量网络，马赫学习，20273-297，（1995）·兹比尔08316.8098 [12] 盖子，T；Hart，P，最近邻模式分类，IEEE Trans。Inf.理论，13，21-27，（1967）·Zbl 0154.44505号 ·doi:10.1109/TIT.1967.1053964 [13] Daelemans W，den Bosch AV（2005）基于记忆的语言处理。剑桥大学出版社·doi:10.1017/CBO9780511486579 [14] 达斯，M；查克拉波蒂，MK；Ghoshal，TK，模糊公差关系，模糊公差空间和基，模糊集系统，97，361-369，（1998）·Zbl 0930.03069号 ·doi:10.1016/S0165-0114（97）00253-4 [15] Dienes，SP，《论多值逻辑系统中的蕴涵函数》，J Symb logic，1495-97，（1949）·Zbl 0037.00301号 ·doi:10.2307/2266509 [16] Dubois D，Prade H（1992）将粗糙集和模糊集放在一起。智能决策支持，施普林格，多德雷赫特，第203-232页·Zbl 0755.94026号 [17] Duda RO、Hart PE、Stork DG（2001）《图案分类》，第2版。霍博肯·威利·兹伯利0968.68140 [18] Jensen R，Cornelis C（2011）模糊粗糙最近邻分类的新方法。收录：粗糙集交易XIII，LNCS，第6499卷。第56-72页 [19] Jensen R，Shen Q（2008）计算智能和特征选择：粗糙和模糊方法。印第安纳波利斯威利 [20] Jensen，R；沈，Q，模糊粗糙特征选择的新方法，IEEE Trans-fuzzy Syst，17824-838，（2009）·doi:10.1109/TFUZZ.2008.924209 [21] John GH，Langley P（1995）估计贝叶斯分类器中的连续分布。摘自：第十一届人工智能不确定性会议，第338-345页 [22] 吉咪·凯勒；灰色，MR；Givens，JA，《模糊k近邻算法》，IEEE Trans-Syst Man-Cybern，15580-585，（1985）·doi:10.1109/TSMC.1985.6313426 [23] Kleene SC（1952）元数学导论。Van Nostrand，纽约·Zbl 0047.00703号 [24] Kolmogorov AN（1950）《概率论基础》。切尔西出版公司·Zbl 0074.12202号 [25] Papoulis A（1984）《概率、随机变量和随机过程》，第2版。McGraw-Hill，纽约·Zbl 0558.60001号 [26] Pawlak Z（1991）《粗糙集：关于数据推理的理论方面》。诺威尔Kluwer学术出版社·Zbl 0758.68054号 ·doi:10.1007/978-94-011-3534-4 [27] Qu Y，Shang C，Shen Q，Mac Parthaláin N，Wu W（2015）基于核的模糊粗糙最近邻分类用于乳腺癌风险分析。国际模糊系统杂志17:471-483 [28] 昆兰JR（1993）C4.5：机器学习程序。，机器学习中的Morgan Kaufmann系列 [29] Radzikowska，AM；Kerre，EE，模糊粗糙集的比较研究，模糊集系统，126137-155，（2002）·Zbl 1004.03043号 ·doi:10.1016/S0165-0114（01）00032-X [30] Sarkar，M，Fuzzy-rough最近邻算法，模糊集系统，1582123-2152，（2007）·兹比尔1151.68616 ·doi:10.1016/j.fss.2007.04.023 [31] Smola AJ，Schölkopf B（1998）支持向量回归教程。Neuro-COLT2技术报告系列，NC2-TR-1998-030 [32] Witten IH，Frank E（1998）在不进行全局优化的情况下生成准确的规则集。摘自：第十五届机器学习国际会议论文集，旧金山。摩根考夫曼 [33] Witten IH，Frank E（2000）《数据挖掘：使用Java实现的实用机器学习工具》。伯灵顿摩根考夫曼 [34] Yager，RR，多准则决策中的有序加权平均聚合算子，IEEE Trans-Syst Man Cybern，18，183-190，（1988）·Zbl 0637.90057号 ·doi:10.1109/21.87068 [35] 姚，YY，模糊集与粗糙集的比较研究，信息科学，109227-242，（1998）·兹比尔0932.03064 ·doi:10.1016/S0020-0255（98）10023-3 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。