一种结合关联限制的最近邻分类策略

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sharapova60

【摘要】

：

研究关联限制在最近邻分类中的应用,提出结合关联限制的最近邻分类算法PCNN.算法分成两个阶段：首先通过自学习过程,成对地添加施加关联限制的样本对然后再进行一般的最近邻

【作者】

：

何振峰黄臻智

【机构】

：

福州大学数学与计算机学院

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2010年4期

【关键词】

：

最近邻关联限制自学习半监督学习行车数据分析 nearest neighbor pairwise constraints self-training se

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60773126,60805042）资助, 福建省青年创新基金项目（2006F3075）资助, 福州大学科技发展基金（2009-XQ-26）资助

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研究关联限制在最近邻分类中的应用,提出结合关联限制的最近邻分类算法PCNN.算法分成两个阶段：首先通过自学习过程,成对地添加施加关联限制的样本对然后再进行一般的最近邻分类.引入最大半径和有效距离,并进一步给出自学习时样本对的评估方法,并且基于实验结果进行了分析.由于来自运输企业的行车数据能够较容易地施加关联限制,本算法比行车数据分类算法CIRP更为经济.对4个UCI数据集的分类结果也显示了算法的有效性.

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