近邻法参考样本集的最优选择

张鸿宾; 孙广煜

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近邻法参考样本集的最优选择

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为克服近邻分类法需要大量计算和存储的缺点,本文利用Tabu搜索来求解满足一定错误率条件的最小参考样本集.当错误率阈值设为0时,可以得到原训练集的一致子集.当错误率阈值设为适当的非零值时,可以较好地克服近邻估计的偏置.通过在Tabu搜索中引入适当的激活(aspiration)条件,避免了在可行和不可行解区间无意义的来回搜索,加快了收敛的速度.实验结果表明,本文算法在压缩比和分类性能上都优于经典的算法.本文还证明了Dasarathy的算法[6]得到的最小一致子集(Minimal Consistent Set:MCS)不是最小的,其MCS也不一定是单调减的.

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来源
《电子学报》 |2000年第11期|16-21|共6页
作者
张鸿宾; 孙广煜;
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作者单位

北京工业大学计算机学院,北京,100044;

北京工业大学计算机学院,北京,100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
近邻分类; Tabu搜索; 参考样本集;

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