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K近鄰的分類(lèi)性能依賴(lài)于訓(xùn)練集的質(zhì)量。設(shè)計(jì)高效的訓(xùn)練集優(yōu)化算法具有重要意義。針對(duì)傳統(tǒng)的進(jìn)仳訓(xùn)練集優(yōu)化算法效率較低、誤刪率較高的不足，提岀了一種遺傳訓(xùn)練集優(yōu)化算法。該算法采用基于最大漢明距離的高效遺傳算法，毎次交又保留父代并生成兩個(gè)新的具有最大漢明距離的子代，既提高了效率，又保證了種群多樣性。該算法將局部的噪聲樣本刪除策略與特征選擇策略相結(jié)合。首先使用決策樹(shù)算法確定噪聲樣本存在的范圍，然后使用遺傳算法精準(zhǔn)刪除此范圍內(nèi)的噪聲樣本和全局的噪聲特征，降低了誤刪率，提高了效率。該算法采用基于最近鄰規(guī)則的驗(yàn)證集選擇策略，進(jìn)一步提髙了遺傳算法實(shí)例選擇和特征選擇的準(zhǔn)確度。在15個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上，該方法相較于協(xié)冋進(jìn)化實(shí)例特征選擇算法 IFS COCO、加權(quán)協(xié)冋進(jìn)仳?qū)嵗卣鬟x擇算法（IW-NN、進(jìn)化特征選擇算法 EIS-RFS、進(jìn)化實(shí)例選擇算法PSNN、K近鄰算法KNN，在分類(lèi)精度上分別平均提升了2.18%，2.06%，5.61%，4.06%和4.00%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的分類(lèi)精度和優(yōu)化效率優(yōu)于當(dāng)前的進(jìn)化訓(xùn)練集優(yōu)化算法。
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