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已有的关于尼近邻测度学习算法的工作主要集中于纯区分模型。在假定隐含的生成模型已知的情况下，提出了一种通过分析样本的七个近邻点的概率密度学习测度的方法。实验表明，这种基于类的生成模型假设学习到的局部测度可以有效改善kNN区分模型的性能。
kNN中局部生成模型测度学习
【摘 要】
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已有的关于尼近邻测度学习算法的工作主要集中于纯区分模型。在假定隐含的生成模型已知的情况下，提出了一种通过分析样本的七个近邻点的概率密度学习测度的方法。实验表明，这种
【机 构】
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北京林业大学信息学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2011年28期
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