一种基于信息增益的K-NN改进算法

K-最近邻(K-nearestneighbor,简称KNN)算法是一种在人工智能领域如专家系统、数据挖掘、模式识别等方面广泛应用的算法。该算法简单有效,易于实现,但是其K值难以确定,而且分类结果易受单个属性干扰。文中提出了一种简单易行的K值确定方法,并利用Quinlan信息增益理论,提出了基于信息增益的K-最近邻改进算法。通过实验证明,改进后的K-NN算法具有较强的抗干扰能力和较好的精确性。

B+树在数据库索引中的应用

索引是数据库中建立记录间有规律排序的主要方式,它可以显著提高文件的操作速度。当数据库中记录的数目和数据量很大的时候,顺序查找速度会明显下降。为了提高查找速度,必须对文件建立索引。数据库索引的设计与实现有几种方法,主要阐述了使用B+树实现索引的方法。通过对B+树定义及算法的描述,可以看到使用B+树能够方便、有效的建立数据库的索引,并且能够有效减少查找时磁盘的I/O次数,提高数据查找的效率。