【摘 要】
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两层最近邻（TLNN）分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻（kNN）算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41406200）, 山东省自然科学基金项目（ZR2014DQ030）
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两层最近邻（TLNN）分类算法通过在有限训练样本条件下最小化错误率的平均绝对误差,能够产生比k-最近邻（kNN）算法更好的分类结果,但其精度易受噪声影响。针对这个问题,提出一种基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法（ODM-TLNN）,提高对噪声数据的鲁棒性。算法分为两层,下层使用最佳距离度量来确定一个未标记样本的局部子空间,上层采用AdaBoost在子空间进行信息提取。基于UCI数据集的实验结果表明,该算法能充分降低分类错误率,并且在噪声数据下具有较好的稳定性。
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