![](/images/graphics-bg.png)
Distance and similarity measures effect on the performance of k-nearest neighbor classifier
العناوين الأخرى
تأثير مقاييس المسافة و التشابه على أداء مصنف أقرب جار
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Abadilah, Ahmad Hamad Hammud
Salman, Hamzah Iyal
al-Hasanat, Mahmud Bashir
الجامعة
جامعة مؤتة
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم الحاسوب
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2017
الملخص الإنجليزي
The K-Nearest Neighbor (KNN) classifier is one of the simplest and most common classifiers, yet its performance competes with the most complex classifiers in the literature.
The core of this classifier depends mainly on measuring the distance or similarity between the tested example and the training examples.
This raises a major question about which distance measures to be used for the KNN classifier among a large number of distance and similarity measures? This thesis attempts to answer the previous question through evaluating the performance (measured by accuracy, precision and recall) of the KNN using a large number of distance measures, tested on a number of real world datasets, with and without adding different levels of noise. The experimental results show that the performance of KNN classifier depends significantly on the distance used, the results showed large gaps between the performances of different distances.
For example we found that Hassanat distance performed the best when applied on most datasets comparing to the other tested distances. In addition, the performance of the KNN degraded only about 20% while the noise level reaches 90%, this is true for all the distances used.
This means that the KNN classifier using any of the top 10 distances tolerate noise to a certain degree.
Moreover, the results show that some distances are less affected by the added noise comparing to other distances, for example we found that Hassanat distance performed the best when applied on most datasets under different levels of heavy noise
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
179
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Literature review.
Chapter Three : Methodology.
Chapter Four : Results and conclusions.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abu al-Filat, Hanin Arafat. (2017). Distance and similarity measures effect on the performance of k-nearest neighbor classifier. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-749301
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abu al-Filat, Hanin Arafat. Distance and similarity measures effect on the performance of k-nearest neighbor classifier. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University. (2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-749301
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abu al-Filat, Hanin Arafat. (2017). Distance and similarity measures effect on the performance of k-nearest neighbor classifier. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-749301
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-749301
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)