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基于核距离学习的K近邻分类

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最近邻分类是用于模式识别的最简单而且最重要的分类方法之一,K近邻分类器已经广泛应用于模式识别和机器学习中。我们提出了一种基于核函数的K近邻分类器,将核函数引入距离学习中,通过对训练集的学习得到每一个训练样本对应的核参数,从而得到训练集的加权矩阵,然后利用K近邻分类器对测试集进行分类。试验结果表明新提出的基于核的KKNN分类器比原始的KNN分类器分类效果要好得多,与其他几个与分类精度相关的分类器相比,效果相当或更优。

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来源
《第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议（CRSSC-CWI-CGrC’2009）》|2009年|59-61|共3页
会议地点石家庄
作者
朱鹏飞; 胡清华;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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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
K近邻分类; 核函数; 距离学习; 模式识别;

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