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一种基于预分类的高效最近邻分类器算法 被引量:8
1
作者 王卫东 郑宇杰 +1 位作者 杨静宇 杨健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期198-200,共3页
本文的最近邻分类器算法是采用多分类器组合的方式对测试样本进行预分类,并根据预分类结果重新生成新的训练和测试样本集。对新的测试样本采用最近邻分类器进行分类识别,并将识别结果与预分类结果结合在一起进行正确率测试。在ORL人脸... 本文的最近邻分类器算法是采用多分类器组合的方式对测试样本进行预分类,并根据预分类结果重新生成新的训练和测试样本集。对新的测试样本采用最近邻分类器进行分类识别,并将识别结果与预分类结果结合在一起进行正确率测试。在ORL人脸库上的实验结果说明,该算法对小样本数据的识别具有明显优势。 展开更多
关键词 最近分类器 预类别 分类器组合 小样本问题 人脸识别
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基于局部切空间排列和K-最近邻分类器的转子故障诊断方法 被引量:16
2
作者 孙斌 刘立远 牛翀 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期74-78,共5页
为了解决大型机械设备故障数据难以准确快速提取的问题,提出了一种基于局部切空间排列(LTSA)和K-最近邻分类器的转子故障诊断模型。首先基于转子的振动信号构造一个高维多征兆矩阵,利用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量,映射在可视空间里... 为了解决大型机械设备故障数据难以准确快速提取的问题,提出了一种基于局部切空间排列(LTSA)和K-最近邻分类器的转子故障诊断模型。首先基于转子的振动信号构造一个高维多征兆矩阵,利用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量,映射在可视空间里;然后将提取的低维特征向量输入K-最近邻分类器进行故障模式识别。试验和数据降维仿真过程表明,该模型的准确度和快速性均优于LTSA和神经网络以及LTSA和支持向量机组成的故障诊断模型。 展开更多
关键词 局部切空间排列 K-最近分类器 模式识别 故障诊断
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基于支持向量机与最近邻分类器的模拟电路故障诊断新策略 被引量:21
3
作者 崔江 王友仁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期45-50,共6页
针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种基于支持向量机分类器(SVC)和最近邻分类器(NNs)的模拟电路故障诊断新策略,利用SVC解决高维故障样本的分类问题,而采用NNs解决故障样本间的重叠问题。首先建立"1-v-r"结构的SVC... 针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种基于支持向量机分类器(SVC)和最近邻分类器(NNs)的模拟电路故障诊断新策略,利用SVC解决高维故障样本的分类问题,而采用NNs解决故障样本间的重叠问题。首先建立"1-v-r"结构的SVC对电路故障样本进行训练,并根据训练参数构建故障字典;其次,在测试阶段,根据算法决定利用SVC或NNs对未知样本进行测试。本文设计的故障分类器方法简单,结构确定,通过对两个模拟电路的实验表明,所提出的方法性能要优于常规的"1-v-r"支持向量机分类器;与"1-v-1"支持向量机分类器的诊断性能较为接近,但测试时间较后者显著减少,较为适合模拟电路的故障诊断。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 支持向量机 最近分类器
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适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器 被引量:6
4
作者 刘先康 高梅国 傅雄军 《电光与控制》 北大核心 2007年第5期127-129,135,共4页
在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个... 在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理。最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题。 展开更多
关键词 最近模糊分类器 组合特征 模糊分布函数 雷达目标识别 数据融合
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加权空-谱与最近邻分类器相结合的高光谱图像分类 被引量:39
5
作者 黄鸿 郑新磊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期873-881,共9页
提出了一种基于加权空-谱距离(WSSD)的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器(KNN)中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信... 提出了一种基于加权空-谱距离(WSSD)的相似性度量方法 ,并将其应用到最近邻分类器(KNN)中,导出了一种新的高光谱图像分类算法。该算法利用高光谱图像的物理特性,通过引入空间窗口和光谱因子这两个参数来挖掘出图像中的空间信息与光谱信息,利用空间近邻点对中心像元进行重构。在最大限度减少图像冗余信息的基础上,增大了同类像元间的相似性以及异类像元间的差异性,获得了更为有效的鉴别特征,从而更好地实现了数据间的相似性度量。基于Indian Pines和PaviaU高光谱数据集进行了实验,结果表明:将提出的WSSD-KNN算法应用于高光谱图像分类时,其分类精度高于其他算法,总体分类精度分别达到了91.72%和96.56%。由于算法较好地融合了图像中的空间-光谱信息,提取出了更为有效的鉴别特征,故不仅有效地改善了高光谱数据的地物分类精度,而且可在训练样本较少时,保持较高的识别率。 展开更多
关键词 高光谱图像 图像分类 空间近 加权空-谱距离 最近分类器
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数据加长和最近邻特征线分类器用于距离像识别
6
作者 曹向海 刘宏伟 吴顺君 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期930-934,共5页
给出了一种新的距离像预处理技术——数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大大降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据... 给出了一种新的距离像预处理技术——数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大大降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据加长与改进的最近邻特征线分类器结合起来对距离像进行识别,基于实测数据和仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 距离像 数据外推 数据加长 最近特征线分类器
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基于LTSA与K-最近邻分类器的故障诊断 被引量:12
7
作者 姜景升 王华庆 +1 位作者 柯燕亮 向伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期134-139,共6页
针对局部切空间排列算法(LTSA)的效果受近邻数k值影响较大的缺点,提出基于聚类准则的LTSA与K-最近邻分类器的故障诊断模型。基于振动信号的时域特征构建高维特征矩阵;对高维矩阵进行标准化预处理,依据聚类准则确定局部切空间排列中的最... 针对局部切空间排列算法(LTSA)的效果受近邻数k值影响较大的缺点,提出基于聚类准则的LTSA与K-最近邻分类器的故障诊断模型。基于振动信号的时域特征构建高维特征矩阵;对高维矩阵进行标准化预处理,依据聚类准则确定局部切空间排列中的最佳近邻数k,运用LTSA提取高维矩阵的低维特征向量;将提取的低维特征向量利用K-最近邻分类器进行故障模式识别。采用轴承诊断实验系统进行验证,结果表明,基于聚类准则的优化方法可有效地克服近邻数k选择的盲目性,提高了局部切空间的降维精度和故障模式识别正确率,其在轴承时域特征维数约简方面,效果优于主成分分析(PCA)与拉普拉斯特征映射(LE),适用于轴承故障诊断。 展开更多
关键词 局部切空间排列 K-最近分类器 聚类准则 故障诊断
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少样本条件下基于K⁃最近邻及多分类器协同的样本扩增分类 被引量:4
8
作者 陈伟杰 郑成勇 +1 位作者 蔡圣杰 罗智玉 《现代电子技术》 2022年第15期123-127,共5页
针对少样本条件下的分类问题,提出一种基于K⁃最近邻及多分类器协同的训练样本扩增分类框架。首先利用少量标记样本对多个分类器进行初步训练,并在整个样本空间中搜索出每个标记样本的K个最近邻;然后利用初步训练好的分类器,对每个标记... 针对少样本条件下的分类问题,提出一种基于K⁃最近邻及多分类器协同的训练样本扩增分类框架。首先利用少量标记样本对多个分类器进行初步训练,并在整个样本空间中搜索出每个标记样本的K个最近邻;然后利用初步训练好的分类器,对每个标记样本的K个最近邻进行分类,若某个最近邻被多数或全体分类器判为具有与其标记样本相同的类,则将该最近邻判别为与其标记样本同类,并将其添加至该标记样本所属类的扩展训练样本集,利用扩展训练样本集再次对各分类器进行训练;最后利用再次训练过的多个分类器对剩余未标记样本进行基于投票的分类判决。在多个基准测试数据库上的对比实验结果表明,在少标记样本条件下,所提算法能显著提升分类器的分类精度。 展开更多
关键词 样本扩增分类 K⁃最近 分类器协同 少样本 投票法 半监督分类 样本筛选
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基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器设计 被引量:2
9
作者 刘先康 梁菁 +1 位作者 任杰 蒋光庆 《舰船科学技术》 2010年第2期68-72,82,共6页
针对基于高分辨距离像(HRRP)多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可... 针对基于高分辨距离像(HRRP)多类特征联合舰船目标识别的问题,提出了一种基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器。在对舰船目标的HRRP特性进行分析的基础上提取船长、离散性、对称性、中心距等稳定特征,结合各类特征的稳定性和可分性,设计一种能让不同特征充分发挥优势作用的修正最近邻模糊分类器。该分类器用Fisher判决率对特征差隶属度进行加权修正;通过10类军民船目标的实测数据验证,表明基于Fisher判决率加权的修正最近邻模糊分类器在舰船目标识别领域具有很好的实际应用前景。 展开更多
关键词 高分辨距离像 Fisher判决率 修正最近模糊分类器 中心
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流形上的k最近邻分类方法 被引量:3
10
作者 文志强 胡永祥 朱文球 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3311-3314,3352,共5页
针对分类数据中存在噪声样本和维数问题,提出了流形上的k最近邻方法。首先,利用贝叶斯公式对经典k最近邻方法进行扩展,并采用核概率密度方法估计样本的局部联合概率密度;其次,建立噪声样本点对模型,并构建改进的边际本征图和相应的权值... 针对分类数据中存在噪声样本和维数问题,提出了流形上的k最近邻方法。首先,利用贝叶斯公式对经典k最近邻方法进行扩展,并采用核概率密度方法估计样本的局部联合概率密度;其次,建立噪声样本点对模型,并构建改进的边际本征图和相应的权值矩阵,通过定义目标函数寻找最优降维映射矩阵;最后,提出一个完整的流形上k最近邻算法。与6种经典方法在12个常用数据集上的实验比较表明,在大多数情况下所提方法的分类性能要优于其他方法。 展开更多
关键词 k最近 噪声样本 降维 分类器 流形
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Fisher鉴别特征的最近邻凸包分类 被引量:2
11
作者 姜文瀚 杨静宇 周晓飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期186-188,共3页
基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器—最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻... 基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器—最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻凸包分类器是一类以测试样本点到各类训练集生成类别凸包的距离为分类判别依据的模式分类新方法,具有非线性性,无参性,多类别适用性等特点。实验证实了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 特征提取 最近凸包分类器 凸包 模式分类
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改进核最近特征分类器与雷达目标识别 被引量:1
12
作者 刘华林 阳光 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期7-9,共3页
为了解决核最近特征线与特征平面分类器在计算大数据样本量与高维数时工作量较大的问题,根据局部最近邻准则,提出针对这2种分类器的改进策略,使其不仅能够降低失效的可能性,而且在保证相近识别率的条件下,提高算法的实时性能,利用3类不... 为了解决核最近特征线与特征平面分类器在计算大数据样本量与高维数时工作量较大的问题,根据局部最近邻准则,提出针对这2种分类器的改进策略,使其不仅能够降低失效的可能性,而且在保证相近识别率的条件下,提高算法的实时性能,利用3类不同飞机实测距离像回波数据对其进行测试,实验结果表明,该改进策略是有效可行的。 展开更多
关键词 雷达目标识别 最近特征分类器 局部最近准则 距离像
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基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法 被引量:1
13
作者 王心耕 杜韬 +2 位作者 周劲 陈迪 仵匀政 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期97-105,共9页
密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,该算法虽能自动发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类,但依然存在一些缺陷。针对密度峰值聚类算法在定义相关度量值时未考虑数据的位置信息、聚类中心数目需要人工预先设定且分... 密度峰值聚类算法(DPC)是一种简单高效的无监督聚类算法,该算法虽能自动发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类,但依然存在一些缺陷。针对密度峰值聚类算法在定义相关度量值时未考虑数据的位置信息、聚类中心数目需要人工预先设定且分配样本点时易出现连锁反应这3个缺陷,提出一种基于共享最近邻的自适应密度峰值聚类算法。首先,利用共享最近邻重新定义局部密度等度量值,充分考虑了数据分布的局部特点,使样本点的空间分布特征得以更好地体现;其次,通过引入密度衰减现象让样本点自动聚集成微簇,实现了簇个数自适应确定和簇中心自适应选取;最后,提出一种两阶段的分配方法,先将微簇合并形成簇的主干部分,再用上一步分配好的簇主干指导剩余点的分配,避免了链式反应的发生。在二维合成数据集以及UCI数据集上的实现表明,相较于经典的密度峰值聚类算法及近年来对其提出的改进算法,在大多数情况下,所提算法表现出更优异的性能。 展开更多
关键词 共享最近 密度峰值聚类 分配策略 聚类中心 密度衰减
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一种新的自适应尺度近邻分类器
14
作者 刘海中 朱庆保 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第14期190-191,197,共3页
基于多类别监督学习,提出了一种局部自适应最近邻分类器。此方法使用椭球聚类学习方法估计有效尺度,用于拉长特征不明显的维,并限制特征重要的维。在修正的领域中,类条件概率按预期近似为常数,从而得到更好的分类性能。实验结果显示,对... 基于多类别监督学习,提出了一种局部自适应最近邻分类器。此方法使用椭球聚类学习方法估计有效尺度,用于拉长特征不明显的维,并限制特征重要的维。在修正的领域中,类条件概率按预期近似为常数,从而得到更好的分类性能。实验结果显示,对多类问题,这是一种有效且鲁棒的分类方法。 展开更多
关键词 监督椭球聚类学习 最近分类器 多类
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基于多流形的单样本人脸模糊分类算法
15
作者 徐洁 杨长茂 +1 位作者 陈建平 王文琰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期719-725,共7页
为解决单个人脸样本分类中样本数量不足的问题,提出一种多流形模糊分类算法(FMMC)。通过分割图像增加“样本”数量,构造类别子流形。引入模糊集理论,定义类别流形隶属度,弱化不同类别子流形上语义相同的图块相似度,强化同一类别子流形... 为解决单个人脸样本分类中样本数量不足的问题,提出一种多流形模糊分类算法(FMMC)。通过分割图像增加“样本”数量,构造类别子流形。引入模糊集理论,定义类别流形隶属度,弱化不同类别子流形上语义相同的图块相似度,强化同一类别子流形上不同位置图块的类别信息相关性,有效限制离群图块对分类结果的影响,提高分类的性能。在3个公开人脸数据库上进行实验,其结果表明,FMMC对单个样本问题的分类可行且有效。 展开更多
关键词 单样本 K最近分类器 模糊集 多流形 切割 流形隶属度 分类
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基于PCA与改进的最近邻法则的异常检测 被引量:5
16
作者 聂方彦 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第10期2502-2504,共3页
提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析(PCA)抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法——基于中心的最近邻分类法(CNN)检测入侵。利用KDDCup'99数据集,将PCA+CNN与PCA... 提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,先对预处理数据进行标准化变换,然后应用主成份分析(PCA)抽取入侵特征,最后应用一种改进的最近邻分类方法——基于中心的最近邻分类法(CNN)检测入侵。利用KDDCup'99数据集,将PCA+CNN与PCA+NN、PCA+SVM、标准SVM进行比较,结果显示,在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维,且在各种方法中,PCA与CNN的结合能得到最优的入侵检测性能。 展开更多
关键词 入侵检测 异常检测 主成份分析 基于中心的最近邻分类器
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SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法 被引量:134
17
作者 李蓉 叶世伟 史忠植 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期745-748,共4页
本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的... 本文提出了一种将支持向量机分类和最近邻分类相结合的方法 ,形成了一种新的分类器 .首先对支持向量机进行分析可以看出它作为分类器实际相当于每类只选一个代表点的最近邻分类器 ,同时在对支持向量机分类时出错样本点的分布进行研究的基础上 ,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离 ,如果距离差大于给定阈值直接应用支持向量机分类 ,否则代入以每类的所有的支持向量作为代表点的K近邻分类 .数值实验证明了使用支持向量机结合最近邻分类的分类器分类比单独使用支持向量机分类具有更高的分类准确率 。 展开更多
关键词 SVM-KNN分类器 SVM分类精度 支持向量机 最近分类 模式识别 人工智能
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应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类 被引量:13
18
作者 刘嘉敏 罗甫林 +1 位作者 黄鸿 刘亦哲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1668-1676,共9页
传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN... 传统的局部线性嵌入(LLE)算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定.针对此问题,本文提出了相关近邻(CN)LIE(CN-LLE)和相关最近邻分类(CNN)算法.提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类.在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明:本文提出的CN-LLE+ CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11%~11.55%,Kappa系数提升了0.026~0.143.由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类. 展开更多
关键词 高光谱影像分类 流形学习 局部线性嵌入 相关近 相关最近分类器
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一种基于学习的高维数据c-近似最近邻查询算法 被引量:18
19
作者 袁培森 沙朝锋 +1 位作者 王晓玲 周傲英 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期2018-2031,共14页
针对高维数据近似最近邻查询,在过滤-验证框架下提出了一种基于学习的数据相关的c-近似最近邻查询算法.证明了数据经过随机投影之后,满足语义哈希技术所需的熵最大化准则.把经过随机投影的二进制数据作为数据的类标号,训练一组分类器用... 针对高维数据近似最近邻查询,在过滤-验证框架下提出了一种基于学习的数据相关的c-近似最近邻查询算法.证明了数据经过随机投影之后,满足语义哈希技术所需的熵最大化准则.把经过随机投影的二进制数据作为数据的类标号,训练一组分类器用来预测查询的类标号.在此基础上计算查询与数据集中数据对象的海明距离.最后,在过滤后的候选数据集上计算查询的最近邻.与现有方法相比,该方法对空间需求更小,编码长度更短,效率更高.模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能够提高查询效率,而且方便调控在查询质量和查询处理时间方面的平衡问题. 展开更多
关键词 随机投影 c-近似最近查询 支持向量机分类器 高维数据 熵最大化准则 位置敏感哈希
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基于最近邻原则的半监督聚类算法 被引量:7
20
作者 计华 张化祥 孙晓燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第7期2455-2458,共4页
基于最近邻原则的半监督聚类算法是以基于最近邻的聚类中心求解算法为基础的。在基于最近邻的聚类中心求解算法中,用相似度矩阵记录数据点间的相似程度,由目标函数最小值求得聚类的类中心点。在基于最近邻原则的半监督聚类算法中,根据... 基于最近邻原则的半监督聚类算法是以基于最近邻的聚类中心求解算法为基础的。在基于最近邻的聚类中心求解算法中,用相似度矩阵记录数据点间的相似程度,由目标函数最小值求得聚类的类中心点。在基于最近邻原则的半监督聚类算法中,根据约束信息来调整相似度矩阵G,数据点间相似度的变化引起了数据点间加权欧式距离的变化,由此更新加权欧式距离矩阵M,最后执行聚类中心求解算法完成聚类。大量实验结果表明,该算法能获得较好的聚类结果。 展开更多
关键词 最近原则 加权欧式距离矩阵 半监督聚类 中心 约束信息
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