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洛扎诺，M。；J.M.索托卡。；桑切斯，J.S。；普拉，F。；Pȩkalska，E。；杜恩，R.P.W。

向量空间中基于原型分类的原型优化算法的实验研究。 （英语） Zbl 1097.68619号

模式识别 39，第10期，1827-1838（2006）.
概要：基于原型的分类依赖于待分类示例和精心选择的原型之间的距离。为了保持较低的计算复杂度，同时保持较高的分类精度，需要使用一小组原型。对一些新旧原型优化技术进行了实验研究，其中原型是从给定的数据中选择或生成的。这些压缩技术是在向量空间中表示的实际数据上进行评估的，方法是比较它们产生的约简率和分类性能。通常根据最近邻规则研究原型的确定。我们将表明，使用更通用的基于差异的分类器可能会更有益。我们研究的一个重要点是，这里讨论的自适应冷凝方案允许用户根据需要自由选择原型的数量。如果将这些技术与基于线性差异的分类器相结合，则可以在较小的压缩集和较高的分类精度之间取得最佳平衡。

引用于7文件

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

差异表征；原型选择；自适应冷凝；EM算法；基于正常密度的分类器；最近邻规则

软件：

UCI-毫升；公关工具；等级（_PAK）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Lozano}等人，模式识别39，No.10，1827--1838（2006；Zbl 1097.68619）
全文： 内政部

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