| 数据空间结构性及在KNN算法中的应用 |
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| 引用本文： | 张梓童,张春雷,张艳,张栋,高世臣.数据空间结构性及在KNN算法中的应用[J].数学的实践与认识,2019(1):195-202. |
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| 作者姓名： | 张梓童 张春雷 张艳 张栋 高世臣 |
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| 作者单位： | 中国地质大学(北京)数理学院;北京中地润德石油科技有限公司;中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院 |
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| 摘 要： | 数据空间结构性是多维数据客观存在的本征特征,是数据挖掘的重要内容.通过统计学的方法,分析多维数据空间属性变量和类型变量之间的结构特征,可以准确刻画数据在多维变量空间的相关性及其各向异性.数据空间结构特征可以用于机器学习算法的改进和提升,以提高模式识别的效果.融合了数据空间结构特征的KNN算法在稳定性和识别精度上均优于传统算法.通过在苏里格气田苏东41-33区块复杂碳酸盐岩的岩性识别中的应用表明,与传统KNN算法相比,数据空间结构的引入能提高识别准确率12.35%,并显示出算法的灵活性和适用性.多维数据空间结构的研究对机器学习算法的泛化能力和迁移性的提升等方面具有促进作用.
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| 关 键 词： | 数据空间结构 机器学习 多维数据 KNN算法 |
Data Space Structure and Application in KNN Algorithm |
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| ZHANG Zi-tong,ZHANG Chun-lei,ZHANG Yan,ZHANG Dong,GAO Shi-chen.Data Space Structure and Application in KNN Algorithm[J].Mathematics in Practice and Theory,2019(1):195-202. |
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| Authors: | ZHANG Zi-tong ZHANG Chun-lei ZHANG Yan ZHANG Dong GAO Shi-chen |
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| Institution: | (School of Science,China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083,China;Beijing Zhongdirunde Petroleum Technology Co.Ltd.,Beijing 100083,China;School of Geophysics and Information Technology,China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083 China) |
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| Abstract: | ZHANG Zi-tong;ZHANG Chun-lei;ZHANG Yan;ZHANG Dong;GAO Shi-chen(School of Science,China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083,China;Beijing Zhongdirunde Petroleum Technology Co.Ltd.,Beijing 100083,China;School of Geophysics and Information Technology,China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083 China) |
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| Keywords: | data space structure Machine Learning multidimensional data KNN algorithm |
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