【摘 要】
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模式识别中分类树方法可用于提高模式分类的速度。该文分析了分类树的树结构对分类树差错率与速度增益的影响,得到差错率与速度增益之间的关系,进而给出一个调整分类树的优化
【机 构】
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清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室; 清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室 北京100084; 北京100084; 北京100084;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(69972024);国家"八六三"高技术项目(2001AA114081)
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模式识别中分类树方法可用于提高模式分类的速度。该文分析了分类树的树结构对分类树差错率与速度增益的影响,得到差错率与速度增益之间的关系,进而给出一个调整分类树的优化准则,在此基础上提出了一种新的分类树生成策略。实验证实,采用此新算法生成的分类树进行模式分类时,与不使用分类树相比,在分类树差错率为1%的情况下,所需计算量只有原来的13.7%;与直接使用ISODATA聚类法生成的分类树相比,在分类树差错率同为1%的情况下,新算法生成的分类树的速度增益是原分类树的1.6倍。
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