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Selene Hernández-Rodríguez Author Vitae J. Fco Martínez-Trinidad Author Vitae Author Vitae 《Pattern recognition》2010,43(3):873-5456
The k nearest neighbor (k-NN) classifier has been a widely used nonparametric technique in Pattern Recognition, because of its simplicity and good performance. In order to decide the class of a new prototype, the k-NN classifier performs an exhaustive comparison between the prototype to classify and the prototypes in the training set T. However, when T is large, the exhaustive comparison is expensive. For this reason, many fast k-NN classifiers have been developed, some of them are based on a tree structure, which is created during a preprocessing phase using the prototypes in T. Then, in a search phase, the tree is traversed to find the nearest neighbor. The speed up is obtained, while the exploration of some parts of the tree is avoided using pruning rules which are usually based on the triangle inequality. However, in soft sciences as Medicine, Geology, Sociology, etc., the prototypes are usually described by numerical and categorical attributes (mixed data), and sometimes the comparison function for computing the similarity between prototypes does not satisfy metric properties. Therefore, in this work an approximate fast k most similar neighbor classifier, for mixed data and similarity functions that do not satisfy metric properties, based on a tree structure (Tree k-MSN) is proposed. Some experiments with synthetic and real data are presented. 相似文献
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近年来,基于位置的服务获得了越来越广泛的关注,其中最近邻查询是最常用的一种查询方式.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在位置数据中普遍存在,这种不确定性会对最近邻查询结果产生影响.空间中障碍物的存在也给空间数据查询带来了挑战.文中研究存在障碍物的空间中不确定对象连续最近邻查询的处理方法,设计了一种剪枝策略大幅降低需要计算的不确定对象数目,并进一步提出了障碍空间中不确定对象最近邻查询安全区域的概念及安全区域生成算法.设计了安全区域的索引存储方法.实验结果表明,文章所提出的方法具有良好的效率和可扩展性. 相似文献
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Artificial immune systems (AIS) are computational systems inspired by the principles and processes of the vertebrate immune system. The AIS‐based algorithms typically exploit the immune system's characteristics of learning and adaptability to solve some complicated problems. Although, several AIS‐based algorithms have proposed to solve multi‐objective optimization problems (MOPs), little focus have been placed on the issues that adaptively use the online discovered solutions. Here, we proposed an adaptive selection scheme and an adaptive ranks clone scheme by the online discovered solutions in different ranks. Accordingly, the dynamic information of the online antibody population is efficiently exploited, which is beneficial to the search process. Furthermore, it has been widely approved that one‐off deletion could not obtain excellent diversity in the final population; therefore, a k‐nearest neighbor list (where k is the number of objectives) is established and maintained to eliminate the solutions in the archive population. The k‐nearest neighbors of each antibody are founded and stored in a list memory. Once an antibody with minimal product of k‐nearest neighbors is deleted, the neighborhood relations of the remaining antibodies in the list memory are updated. Finally, the proposed algorithm is tested on 10 well‐known and frequently used multi‐objective problems and two many‐objective problems with 4, 6, and 8 objectives. Compared with five other state‐of‐the‐art multi‐objective algorithms, namely NSGA‐II, SPEA2, IBEA, HYPE, and NNIA, our method achieves comparable results in terms of convergence, diversity metrics, and computational time. 相似文献
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谱聚类是一种极具竞争力的聚类算法.相似度定义对谱聚类算法的性能有至关重要的影响.本文用两点的共享近邻数目表征局部密度,从而获知隐含的簇结构信息.将这一信息与自调节的高斯核函数结合,提出了基于共享近邻的自适应相似度及相应的谱聚类算法.它满足聚类假设的要求,具有局部密度的自适应性,能有效识别数据点之间的内在联系.典型人工和真实数据集上的实验结果证明了算法的有效性. 相似文献
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随着近年来空间数据库研究和应用的不断深入,针对空间数据库中数据组织和查询的特征来设计缓存页面替换策略成为一个新的研究问题.Voronoi图是一种重要的空间数据库组织技术,在处理kNN查询时具有非常好的性能.针对Voronoi图组织的空间数据库,首先利用空间局部性提出了一种基于欧氏距离的替换策略,在发生页面失效时选择距离上一次访问页面欧氏距离最远的页面进行替换;进一步,针对不同kNN查询的搜索空间大小差异非常大的特点,在LIRS替换策略基础上提出一种自适应替换策略,通过对HIR页面占缓存比例自动调整来适应不同的查询.综合两者,形成基于欧氏距离的自适应缓存页面替换算法AELIRS.大量实验表明,在缓存大小与搜索空间大范围变动中,AELIRS始终优于其他替换策略. 相似文献
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