典型文献
基于FLANN改进的KNN医疗分类算法
文献摘要：
本文通过研究KNN(K-最近邻)算法在疾病预测领域的使用与分析,总结出KNN的2点不足,针对不足进行相应改进并提出F_KNN(循环最近邻搜索)算法:1)针对KNN计算量大、效率低下的缺点,本文采用FLANN(快速最近邻搜索)循环搜索与待测样本距离最近的点,记录若干个最近邻点作为最近邻点子集,利用此子集取代全集对待测样本进行计算,可以降低计算量,极大地提高了KNN算法效率;2)针对KNN难以对高维数据集分类的缺点,本文采用AHP(层次分析法)对样本的特征属性进行相关性研究,使用合适的参数分配权重,提高了KNN算法准确率.本文采用一组脑中风数据集对优化后的算法进行实验,实验结果表明,F_KNN准确率达96.2％.与传统KNN相比,F_KNN提高了分类性能且极大地提高了算法效率.在处理高维且较大的数据集时,F_KNN算法优势明显,具有较好的应用前景.
文献关键词：
K-最近邻;循环最近邻搜索;快速最近邻搜索;层次分析法;脑中风;疾病预测
中图分类号：
作者姓名：
郭凯;艾菊梅
作者机构：
东华理工大学信息工程学院,江西 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]郭凯;艾菊梅-.基于FLANN改进的KNN医疗分类算法)[J].计算机与现代化,2022(08):25-29,35
A类：
循环最近邻搜索
B类：
FLANN,KNN,分类算法,疾病预测,计算量,快速最近邻搜索,若干个,邻点,点子,子集,全集,极大地提高,算法效率,高维数据,特征属性,分配权重,脑中风,分类性能
AB值：
0.206061
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