| 基于K近邻决策边界的特征提取 |
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| 引用本文： | 郝红卫,苏荣伟. 基于K近邻决策边界的特征提取[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(5) |
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| 作者姓名： | 郝红卫 苏荣伟 |
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| 作者单位： | 北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083 |
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| 摘 要： | 为了提高特征的分类性能,提出一种基于K近邻的决策边界分析(KNN-DBA)算法.该算法的决策边界由K近邻分类器决定,提取的特征维数不受类别数的限制,算法简单且速度快.在手写数字样本集USPS和UCI中的PenDigits上用最近邻分类器和支持向量机(SVM)对决策边界分析进行验证,实验结果表明KNN-DBA识别性能优于主成分分析和基于SVM的决策边界分析.
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| 关 键 词： | 决策边界分析(DBA) 特征提取 最近邻 支持向量机(SVM) |
Feature Extraction Based on K-Nearest Neighbor Decision Boundary |
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| HAO Hong-Wei,SU Rong-Wei. Feature Extraction Based on K-Nearest Neighbor Decision Boundary[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2007, 20(5) |
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| Authors: | HAO Hong-Wei SU Rong-Wei |
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