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菲利尔、尼亚尔;安东尼·佩蒂特。

使用距离最近的邻居进行分类。 （英语） Zbl 1255.62176号

统计计算。 21，第3期，431-437（2011）.
摘要：本文提出了一种新的基于马尔可夫随机场的概率分类算法。类标签的联合分布是使用特征向量之间的距离显式建模的。直观地说，类标签应该更多地依赖于特征空间中距离较近的类标签，而不是距离较远的类标签。我们的方法基于以前的工作C.C.福尔摩斯和N.M.亚当斯[J.R.Stat.Soc.，Ser.B，Stat.Methodol.64，No.2，295–306（2002；Zbl 1059.62065号); Biometrika 90，No.1，99-112（2003；Zbl 1034.62053号)]和L.库卡拉等【美国统计协会期刊104，第485、263–273号（2009年）】。我们的工作分享了这些方法的许多优点，为统计推断提供了概率基础。与以前的工作相比，我们提出了一种更有效的计算算法来克服马尔可夫随机场模型的难解性。与（k）-最近邻算法相比，我们算法的结果令人鼓舞。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62M40型 随机字段；图像分析
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法

关键词：

马尔科夫蒙特卡洛;\（k）-最近邻居

引文：

Zbl 1059.62065号;Zbl 1034.62053号

软件：

ElemStatLearn（电子状态学习）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Friel}和\textit{A.N.Pettitt}，统计计算。21，第3号，431--437（2011；Zbl 1255.62176）
全文： 内政部 arXiv公司

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