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期刊论文
一种新的自适应尺度近邻分类器
一种新的自适应尺度近邻分类器
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:T28
【摘 要】
:
基于多类别监督学习,提出了一种局部自适应最近邻分类器。此方法使用椭球聚类学习方法估计有效尺度,用于拉长特征不明显的维,并限制特征重要的维。在修正的领域中,类条件概率
【作 者】
:
刘海中
朱庆保
【机 构】
:
南京师范大学数学与计算机科学学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2007年14期
【关键词】
:
监督椭球聚类学习
最近邻分类器
多类
supervised ellipsoid clustering nearest neighbor classifiers
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基于多类别监督学习,提出了一种局部自适应最近邻分类器。此方法使用椭球聚类学习方法估计有效尺度,用于拉长特征不明显的维,并限制特征重要的维。在修正的领域中,类条件概率按预期近似为常数,从而得到更好的分类性能。实验结果显示,对多类问题,这是一种有效且鲁棒的分类方法。
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