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一种新的自适应尺度近邻分类器
1
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。
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关键词
监督椭球聚类学习
最近邻分
类
器
多
类
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职称材料
题名
一种新的自适应尺度近邻分类器
1
作者
刘海中
朱庆保
机构
南京师范大学数学与计算机科学学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第14期190-191,197,共3页
文摘
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。
关键词
监督椭球聚类学习
最近邻分
类
器
多
类
Keywords
supervised ellipsoid clustering
nearest neighbor classifiers
multi-class
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的自适应尺度近邻分类器
刘海中
朱庆保
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
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