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提出了一个基于均值近邻的样本选择算法,并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择,提取关键数据,结合神经网络算法进行了分类实验。实验结果证明,与传统方法相比,该方法在保持了一定的准确率的前提下,能够有效地减少样本集中的冗余信息,同时在时间复杂度方面也有了一定的提升。
基于均值近邻的样本选择算法
【摘 要】
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提出了一个基于均值近邻的样本选择算法,并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择,提取关键数据,结合神经网络算法进行了分类实验。实验结果证明,与传统方法相比,该方法在保持了一定的准确率的前提下,能够有效地减少样本集中的冗余信息,同时在时间复杂度方面也有了一定的提升。
【机 构】
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运城学院公共计算机教学部
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2014年17期
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