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基于证据理论与核函数的k-NN分类新方法

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实际分类中，训练样本所属类别往往具有模糊性和不确定性，导致分类时难以决策，影响分类的性能。将证据理论与核函数理论用于k-NN分类中，通过引入两样本间的核距离，突出了不同类别样本间的特征差异;利用自适应方法对参数进行学习，采用规划方法得到待识别样本所属类别的相容概率并与其它的Pignistic概率转换方式比较。最后利用相容概率做出决策，有效解决训练样本所属类别存在的模糊性和不确定性问题，提高了k-NN分类的准确度，通过与传统k-NN分类、基于D-S理论的k-NN分类、基于核的k-NN分类算法比较，体现了该分类方法的有效性。

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来源
《第六届软科学国际研讨会》|2010年|393-397403|共6页
会议地点北京
作者
李灿泽; 吴根秀;
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作者单位

中国软科学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
证据理论; 核函数; 规划; 相容概率; k-NN分类;

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