論文の概要: A Novel Nearest Neighbors Algorithm Based on Power Muirhead Mean
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01514v3
- Date: Fri, 24 May 2024 20:04:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 12:57:42.279850
- Title: A Novel Nearest Neighbors Algorithm Based on Power Muirhead Mean
- Title（参考訳）: パワー・ムアヘッド平均に基づく近距離近似アルゴリズム
- Authors: Kourosh Shahnazari, Seyed Moein Ayyoubzadeh,
- Abstract要約: 本稿では,革新的Power Muirhead Mean K-Nearest Neighbors (PMM-KNN)アルゴリズムを紹介する。
K-Nearest Neighbors法と適応型Power Muirhead Mean演算子を組み合わせる。
多様なベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、他の分類法よりもPMM-KNNの方が優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the innovative Power Muirhead Mean K-Nearest Neighbors (PMM-KNN) algorithm, a novel data classification approach that combines the K-Nearest Neighbors method with the adaptive Power Muirhead Mean operator. The proposed methodology aims to address the limitations of traditional KNN by leveraging the Power Muirhead Mean for calculating the local means of K-nearest neighbors in each class to the query sample. Extensive experimentation on diverse benchmark datasets demonstrates the superiority of PMM-KNN over other classification methods. Results indicate statistically significant improvements in accuracy on various datasets, particularly those with complex and high-dimensional distributions. The adaptability of the Power Muirhead Mean empowers PMM-KNN to effectively capture underlying data structures, leading to enhanced accuracy and robustness. The findings highlight the potential of PMM-KNN as a powerful and versatile tool for data classification tasks, encouraging further research to explore its application in real-world scenarios and the automation of Power Muirhead Mean parameters to unleash its full potential.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、K-Nearest Neighbors法と適応型Power Muirhead Mean演算子を組み合わせた新しいデータ分類手法である、革新的なPower Muirhead Mean K-Nearest Neighbors(PMM-KNN)アルゴリズムを提案する。
提案手法は,従来のKNNの限界に対処するために,各クラス内のK-アレスト近傍の局所的な手段を問合せサンプルに計算するためにPower Muirhead Meanを利用する。
多様なベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、他の分類法よりもPMM-KNNの方が優れていることを示す。
その結果, 様々なデータセット, 特に複雑・高次元分布において, 統計的に有意な精度の向上が見られた。
Power Muirhead Meanの適応性により、PMM-KNNは基盤となるデータ構造を効果的に捉え、精度と堅牢性を高めることができる。
この発見は、PMM-KNNがデータ分類タスクの強力で汎用的なツールとしての可能性を強調し、現実世界のシナリオでの応用を探究し、Power Muirhead Meanパラメーターを自動化してその潜在能力を解き放つよう、さらなる研究を奨励している。
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