面向多类学习问题的核最近表面分类方法

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摘要：虽然最邻近决策规则能很好地解决数据集的非线性和非平衡性问题，但其没有学习过程．在此基础上，提出了一种利用聚类方法来浓缩训练样本，再根据最近邻准则进行决策的方法——核最近表面分类方法．通过实验将其与几种常用的统计分类方法进行对比，结果表明，核最近表面分类方法具有决策速度快、存储空间需求小等优点，同时也能够很好地处理非平衡数据集的分类问题．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94725X/201104/40498164.html

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关键词：非平衡数据 cqvip HTTP 学术交流 大家共享 核最近表面分类 机器学习 近邻法 聚类