基于局部加权的Citation kNN算法

Citation-kNN 算法对传统的kNN 算法进行了改进,使其可以应用于多示例学习问题,但其0-1 决策方式具有一定的局限性,没有充分考虑样本的分布情况。为解决该问题,该文提出局部加权的Citation-kNN 算法,综合考虑样本的分布情况,提出基于样本距离加权、基于样本离散度加权的方法,并对各种组合情况进行了实验。在标准数据集MUSK 和乳腺超声图像数据库上的实验结果表明,该文提出的方法与Citation-kNN 相比,性能有明显提高,并具有良好的适应性。