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Style Consistent Nearest Neighbor Classifier

机译：样式一致的最近邻分类器

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Most pattern classifiers are trained on data from multiple sources, so that they can accurately classify data from any source. However, in many applications, it is necessary to classify groups of test patterns, with patterns in each group generated by the same source. The co-occurring patterns in a group are statistically dependent due to the commonality of source. The dependence between these patterns introduces style context within a group that can be exploited to improve the classification accuracy. In this paper, we present a style consistent nearest neighbor classifier that exploits style context in groups of adjacent patterns to improve the classification accuracy. We demonstrate the efficacy of the proposed classifier on a dataset of machine-printed digits where the proposed classifier reduces the error rate by 64.5%.
机译：大多数模式分类器都接受了来自多个来源的数据的培训，因此它们可以准确地分类来自任何来源的数据。但是，在许多应用程序中，必须对测试模式组进行分类，每组中的模式均由同一源生成。由于来源的共同性，组中的共现模式在统计上是相关的。这些模式之间的依赖关系将样式上下文引入到一个组内，可以利用这些上下文来提高分类准确性。在本文中，我们提出了一种样式一致的最近邻分类器，该分类器利用相邻样式组中的样式上下文来提高分类准确性。我们在机器打印数字的数据集上证明了所提出分类器的功效，其中所提出分类器将错误率降低了64.5％。

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