证据理论k-NN规则中确定相似度参数的新方法

被引：8

作者：

刘明

袁保宗

唐晓芳

机构：

[1] 北京交通大学信息科学研究所

来源：

电子学报 | 2005年 / 04期

关键词：

证据理论; 基本概率赋值函数; k-近邻分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.73 [图像信号处理];

学科分类号：

摘要：

本文提出了一种确定证据理论k NN分类规则中相似度参数的新方法.对于一个模式识别问题,我们首先为每一模式类求得一个参考最近邻距离,使其在最小错误率意义下将训练样本集中属于该模式类的样本与其他样本分离,然后根据所得参考最近邻距离计算相似度函数参数.该方法在训练集比较小、样本非高斯分布条件下仍然能够计算出比较准确的参数,使得相应的分类错误率较小,而且时间复杂度比L .M .Zouhal的方法低约4 8倍.

引用

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