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一种改进的快速k-近邻分类算法
被引:27
作者
:
乔玉龙
论文数:
0
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机构:
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
乔玉龙
潘正祥
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机构:
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
潘正祥
孙圣和
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机构:
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
孙圣和
机构
:
[1]
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
[2]
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系 黑龙江哈尔滨
[3]
黑龙江哈尔滨国立高雄应用科技大学电子工程系
[4]
台湾高雄
[5]
黑龙江哈尔滨
来源
:
电子学报
|
2005年
/ 06期
关键词
:
k-近邻;
小波变换;
纹理分类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
O241 [数值分析];
学科分类号
:
070102 ;
摘要
:
本文提出了一种新的有效的k近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k近邻的向量,从而可以快速的找到未知样本的k个近邻,使得在保持k近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大地提高.最后,我们以纹理分类为例验证算法的有效性.
引用
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页码:1146 / 1149
页数:4
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共 1 条
[1]
Wavelet and subband coding .2 M. Vetterli,and J. Covacivic. Prentice Hall . 1995
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Wavelet and subband coding .2 M. Vetterli,and J. Covacivic. Prentice Hall . 1995
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