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基于欧式距离的实例选择算法研究 被引量：1
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作者 韩光辉 《上海第二工业大学学报》 2010年第3期188-196,共9页
近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据。这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择算法(ISCC)和基于同类和异类的迭代实例选择算法(IISDC)。两种算法分别... 近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据。这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择算法(ISCC)和基于同类和异类的迭代实例选择算法(IISDC)。两种算法分别提出分类能力评价函数来度量每个实例的分类能力,挑选分类能力强的实例,删除分类能力弱的实例。经分析得出两个算法的时间复杂度均为O(n2)。在真实数据库上的试验结果表明,ICIS和IISDC算法在压缩比、分类精度上优于FCNN、ICF、ENN等经典算法。 展开更多
关键词 实例选择 噪声 近邻法 ICIS iisdc ENN FCNN ICF
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