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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Hybrid KNN-Ant Colony Optimization Algorithm for Prototype Selection

verfasst von : Amal Miloud-Aouidate, Ahmed Riadh Baba-Ali

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The condensing KNN is the application of the K-Nearest Neighbors classifier with a condensed training set, which is a consistent subset calculated from the initial training set. In this work we present a novel algorithm, Ant-KNN, which allows improving the performance of the standard KNN classifier by a method based on ant colonies optimization. The results obtained through tests conducted on five benchmarks from UCI Machine Learning Repository demonstrate the improvement obtained by our algorithm in comparison with other condensing KNN algorithms.

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Metadaten
Titel
A Hybrid KNN-Ant Colony Optimization Algorithm for Prototype Selection
verfasst von
Amal Miloud-Aouidate
Ahmed Riadh Baba-Ali
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-642-34486-2

Electronic ISBN: 978-3-642-34487-9

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9_38

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