基于交叉覆盖算法的改进算法-最近邻交叉覆盖算法

钱付兰

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基于交叉覆盖算法的改进算法-最近邻交叉覆盖算法

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交叉覆盖算法分类时着重在于两类的交界部分,混杂在另外一类中往往无助于提高分类器的效率,反而会增加分类器的计算负担。本文提出一种基于交叉覆盖算法的最近邻交叉覆盖算法(NN-ACA):对进行训练的原始样本数据进行预处理,删除这些不同类的最近邻点,得到精简后的样本集,再对该样本集使用交叉覆盖算法。通过实验和与SVM的比较,结果表明NN-ACA在一定的样本规模表现了速度和分类正确性上的优越性。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2007年第4期|51-53|共3页
作者
钱付兰;
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作者单位

安徽大学人工智能与信号处理教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
交叉覆盖; 最近邻; 分类;

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