[发明专利]一种基于花朵授粉算法优化模糊K近邻的分类方法及装置

摘要

本发明属于计算机技术领域，提供了一种基于花朵授粉算法优化模糊K近邻的分类方法及装置，方法包括对收集的数据进行归一化；利用花朵授粉算法优化模糊K近邻的近邻个数k和模糊强度系数m，得到优化后的近邻个数k和优化后的模糊强度系数m；基于优化后的近邻个数k和优化后的模糊强度系数m，构建模糊K近邻的分类模型；根据构建的所述分类模型进行数据分类。通过本发明的技术方案，将花朵授粉算法融入模糊K近邻以找到近邻个数k和模糊强度系数m的最优值，构建出分类精度更高且泛化能力更强的分类模型，提高了分类精度，从而解决了现有技术中难以确定模糊K近邻的近邻个数k和模糊强度系数m，导致分类精度较低的问题。

主权项

一种基于花朵授粉算法优化模糊K近邻的分类方法，其特征在于，包括如下步骤：对获取预定数量的数据样本进行归一化处理；基于归一化后的所述数据样本，利用花朵授粉算法优化模糊K近邻的近邻个数k和模糊强度系数m，得到优化后的近邻个数k和优化后的模糊强度系数m，所述优化后的近邻个数k用于确定其临近样本的数量，所述优化后的模糊强度系数m基于近邻的距离为每个类别的样本分配不同的隶属度，离待测样本近的样本比较远的样本具有更大的隶属度；基于所述优化后的近邻个数k和模糊强度系数m，构建所述模糊K近邻的分类模型；根据所述分类模型对未分类数据进行分类。