Resumen

El algoritmo KNN es uno de los algoritmos más famosos en el aprendizaje automático y la minería de datos. No preprocesa los datos antes de la clasificación, lo que conlleva más tiempo y más errores. Para resolver los problemas, este artículo primero propone un algoritmo PK-means++, que puede garantizar mejor la estabilidad de un experimento aleatorio. Luego, basado en él y en la división de regiones esféricas, se propone un KNN mejorado. El algoritmo puede seleccionar adecuadamente el centro de la región esférica y luego construir un clasificador inicial para el conjunto de entrenamiento para mejorar la precisión y el tiempo de clasificación.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Algoritmo; Knn; Minería de datos; Clasificación; Pk-means++; División de regiones esféricas
• Keywords:Algorithm; Knn; Data mining; Classification; Pk-means++; Spherical region division