[發(fā)明專利]基于KNN的置信回歸算法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410767787.4
• 申請日: 2014-12-12
• 公開（公告）號: CN104537157A
• 公開（公告）日: 2015-04-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣方純;田盛豐
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F19/24
• 代理公司: 深圳中一專利商標(biāo)事務(wù)所 44237
• 代理人: 張全文

1.一種基于KNN的置信回歸算法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

101、確定樣本集，該樣本集包括：已知回歸樣本集和未知回歸樣本集；

102、在未知回歸樣本集中選出未知樣本x^p；

103、計算出x^p與已知回歸樣本集中每個樣本之間的歐式距離D_E(X,Z)；

其中，DE(Xp,Zq)=Σi=1n(xip-ziq)2;]]>

D_E(X^p,Z^q)表示未知樣本x^p與已知樣本Z^q之間的歐式距離，其中，樣本Xp=(x1p,p2p,...,xnp);]]>樣本Zq=[z1q,z2q...,znq];]]>表示樣本x^p的第i個元素；表示樣本Z^q的第i個元素；

104、在已知樣本集中查詢出與x^p的歐式距離最近的K個樣本；計算K個樣本的回歸值的平均值

105、回歸模型預(yù)測未知樣本x^p的回歸值計算與的差值T，設(shè)定一個劃分閾值t；如-t≤T≤t，則將x^p劃分到回歸接受域，并確定如T>t或T<-t則將x^p劃分到回歸拒絕域，并不確定

2.一種基于KNN的置信回歸裝置，其特征在于，所述裝置包括：

確定單元，用于確定樣本集，該樣本集包括：已知回歸樣本集和未知回歸樣本集；

采樣單元，用于在未知回歸樣本集中選出未知樣本x^p；

計算單元，用于計算出x^p與已知回歸樣本集中每個樣本之間的歐式距離D_E(X,Z)；

其中，DE(Xp,Zq)=Σi=1n(xip-ziq)2;]]>

D_E(X^p,Z^q)表示未知樣本x^p與已知樣本Z^q之間的歐式距離，其中，樣本Xp=(x1p,p2p,...,xnp);]]>樣本Zq=[z1q,z2q...,znq];]]>表示樣本x^p的第i個元素；表示樣本Z^q的第i個元素；在已知樣本集中查詢出與x^p的歐式距離最近的K個樣本；計算K個樣本的回歸值的平均值

劃分單元，用于采用回歸模型預(yù)測未知樣本x^p的回歸值計算與的差值T，設(shè)定一個劃分閾值t；如-t≤T≤t，則將x^p劃分到回歸接受域，并確定如T>t或T<-t則將x^p劃分到回歸拒絕域，并不確定