【摘 要】
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在高维空间样本较少的情况下,基于统计模型的可拒绝分类方法难以对样本分布的复杂几何形体构建合理的覆盖模型。为此,该文提出基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2008000891,F2010001297);中国博士后自然科学基金(20080440124);第2批中国博士后特别基金(200902356)课题资助
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在高维空间样本较少的情况下,基于统计模型的可拒绝分类方法难以对样本分布的复杂几何形体构建合理的覆盖模型。为此,该文提出基于高维空间最小生成树自适应覆盖模型的可拒绝分类模型。该模型采用最小生成树刻画高维空间样本点分布,将图形的边作为新增虚拟样本以提供更好的同类样本分布描述。通过将同类相近样本划分到一个连通几何覆盖区域内,将不同类的相近样本归于不同几何覆盖区域内,实现对不同训练类的覆盖。为了克服因不合理虚拟样本造成分类器拒识性能的下降,引入自适应调整覆盖半径策略,实现对训练类的紧致性覆盖。对于测试样本,根据训
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