万有引力近邻的多视角分类学习

摘要

cqvip:不平衡数据问题对传统的近邻分类器带来了很大的挑战,它的准则函数往往会使测试样本类别偏向于多数类,且参数对数据集有很强的依赖性。基于万有引力的固定半径近邻分类器(GFRNN)算法通过引入万有引力定律的思想,实现了一个针对不平衡数据的无参、高效的分类器,但GFRNN算法仅采用欧氏距离方法来计算半径和候选集。因此,基于GFRNN算法,在算法构造层面上提出了一种多视角学习框架MGFRNN。考虑到距离计算的多样性及所对应候选集的不确定性,在距离的计算中,采用欧式距离、一范数距离和切比雪夫距离三种度量方法,根据三种距离度量方法分别计算候选集半径,并计算候选集中各类样本对测试样本的万有引力大小,从而进行分类。实验结果证明,所提MGFRNN算法在比较算法中具有最高的分类精确度。