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上传时间: 2021-03-10
详细说明:在本文中,我们提出了从粗到细的K最近邻(KNN)分类器(CFKNNC)。 CFKNNC不同从常规KNN分类器(CKNNC)得出的结果如下:CFKNNC首先粗略地确定少量的“接近”测试样本的训练样本,然后精细地确定测试样本的K个最近邻居。 CFKNNC和CKNNC之间的主要区别在于它们利用了``基于表示的距离''和欧几里得距离来确定测试的最近邻居分别来自训练样本集中的样本。 分析表明,“基于代表距离''能够考虑到不同训练样本之间的依赖关系。 实际上,从以下观点来看,通过建议的方法确定的最近邻居是最佳的代表测试样品。 而且,使用我们的方法获得的最近邻居包含的内容更少冗余信息比使用CKNNC获得的信息多。 实验结果表明,CFKNNC 可以比CKNNC更准确地进行分类,并且可以对CKNNC进行各种改进,例如最近的特征线(NFL)分类器,最近的特征空间(NFS)分类器,最近的邻居线分类器(NNLC)和基于中心的最近邻居分类器(CBNNC)。
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