基于K近邻的众包数据分类算法

作者： 李佳烨 ¹ 余浩 ²
作者单位：

1. 广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室

2. 中南大学信息科学与工程学院
提交时间：2019-01-28 14:33:26

摘要: 针对众包数据处理中的质量控制问题，提出了一种加权K近邻投票分类方法。该方法不单单只是考虑了某个样例的标记来返回一个答案，而是通过综合考虑样例的近邻来得到更加准确的答案。同时对样例的近邻加以适当的权重来进一步提高算法的性能，并保持了传统多数投票分类的简单性。K近邻投票分类算法可以有效地解决缺乏标记的情况，通过对近邻加以权重可以解决不平衡标记造成的影响，从而使算法的泛化性更强。通过各种场景下的实验，结果表明加权K近邻投票分类方法取得了很好的效果。

众包数据质量控制 K近邻投票多数投票

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201901.00192 (或此版本 ChinaXiv:201901.00192V1)
DOI:10.12074/201901.00192V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00192.V1
推荐引用方式： 李佳烨,余浩.(2019).基于K近邻的众包数据分类算法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00192] (点此复制)

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[V1]

2019-01-28 14:33:26

ChinaXiv:201901.00192V1

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