[发明专利]基于KNN的置信回归算法及装置在审
| 申请号： | 201410767787.4 | 申请日： | 2014-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN104537157A | 公开（公告）日： | 2015-04-22 |
| 发明（设计）人： | 蒋方纯;田盛丰 | 申请（专利权）人： | 深圳信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06F19/24 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用机器学习领域，提供了一种基于KNN的置信回归算法，包括：确定样本集，该样本集包括：已知回归样本集和未知回归样本集；在未知回归样本集中选出未知样本，计算出未知样本与已知回归样本集中每个样本之间的欧式距离；在已知样本集中查询出与未知样本的欧式距离最近的K个样本；计算K个样本的回归值的平均值；回归模型预测未知样本的回归值；计算回归值与平均值的差值T，依据差值T划分接受域和拒绝域。本发明具有回归值准确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 knn 置信 回归 算法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于KNN的置信回归算法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：101、确定样本集，该样本集包括：已知回归样本集和未知回归样本集；102、在未知回归样本集中选出未知样本xp；103、计算出xp与已知回归样本集中每个样本之间的欧式距离DE(X,Z)；其中，DE(Xp,Zq)=Σi=1n(xip-ziq)2;]]>DE(Xp,Zq)表示未知样本xp与已知样本Zq之间的欧式距离，其中，样本Xp=(x1p,p2p,...,xnp);]]>样本Zq=[z1q,z2q...,znq];]]>表示样本xp的第i个元素；表示样本Zq的第i个元素；104、在已知样本集中查询出与xp的欧式距离最近的K个样本；计算K个样本的回归值的平均值105、回归模型预测未知样本xp的回归值计算与的差值T，设定一个划分阈值t；如‑t≤T≤t，则将xp划分到回归接受域，并确定如T>t或T<‑t则将xp划分到回归拒绝域，并不确定
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