文章摘要:模糊k近质心近邻算法（FKNCN）的分类结果易受噪声点和离群点的影响；同时，该算法把所有样本特征同等对待，不能体现样本特征的差异性。针对这两个问题，提出了基于隶属度的模糊加权近质心近邻算法（MRFKNCN）。首先，通过密度聚类思想构造新的隶属度函数并计算训练样本的隶属度，可以很好地避免噪声或离群样本对分类结果的影响；然后，通过冗余分析的Relief-F算法计算每个特征的权重、删掉较小权重所对应的特征和冗余特征，并通过加权欧氏距离选取有代表性的k个近质心近邻，提高分类的性能；最后，通过最大隶属度原则确定待分类样本的类别。利用UCI和KEEL中的多个数据集对MRFKNCN算法进行测试，并与KNN、KNCN、LMKNCN、FKNN、FKNCN2和BMFKNCN六个算法进行比较，实验结果表明：MRFKNCN算法的分类性能明显优于其他六个对比算法。

文章关键词:FKNCN,隶属度,冗余分析,特征选择,数据分类,

项目基金:国家自然基金青年科学基金（11801438）,

论文作者:刘利 张德生 肖燕婷 

作者单位:西安理工大学理学院 

论文DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0062092

论文分类号: TP311.13

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文章来源：《工程与试验》 网址: http://www.gcysyzz.cn/qikandaodu/2021/0910/2360.html