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K子凸包分类方法
  • 期刊名称：山西大学学报（自）,2011,34(3):374-380
  • 时间：0
  • 分类：N55[自然科学总论]
  • 作者机构：[1]内江师范学院四川省高等学校数值仿真重点实验室
  • 相关基金：国家自然科学基金(10872085); 四川科技厅应用基础研究基金(07JY029-125); 四川省教育厅重大培育项目(07ZZ016)
  • 相关项目：Level Set方法及其在爆炸与冲击问题数值模拟中的应用研究
关键词： k局部超平面, K近邻, k子凸包
中文摘要：

基于凸包的k局部超平面距离分类方法,通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能.但是,该方法对噪声和类的数目敏感,并且在一类样本"包围"另一类样本时,由于外围类凸包与内部样本的距离为零而导致分类错误.针对上述问题,提出了k子凸包分类方法,该方法融合了k近邻分类和凸包技术的优点,首先寻找测试样本的k近邻,然后在该邻域中计算测试样本到相应类的子凸包的距离,并根据距离大小来确定该测试样本的类别,有效克服了k局部超平面距离分类存在的不足.大量实验表明,文章提出的k子凸包分类方法在分类性能上具有显著的优势.

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