南京大学学报(自然科学版) ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (4): 411–417.
牟廉明;
M o uL i a n - m i n g
摘要： k子凸包分类方法在实际问题中有广泛应用.但是该方法仍然对噪声和参数k比较敏感,并且在k邻域内不同类的样本数经常严重失衡,导致分类性能下降.针对上述问题,设计了一种选择性自适应k子凸包分类方法.首先根据k子凸包分类的特点给出冗余数据、噪声和决策邻域的概念,并对数据进行网格化处理.然后采用留一法对数据集进行选择性修剪,去掉冗余数据和噪声;并为每个样本学习一个不同的决策邻域,使得不同样本的决策邻域能够自适应变化.实验表明,该方法不仅缩小了问题规模,而且分类性能也有显著提高.
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