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样本集中的数据数量过少会影响最后的分类精度。为此,提出基于元胞自动机模型的小样本集分类算法,利用元胞自动机的状态转换规则和分类规则,通过元胞空间的演化实现对数据集的分类。对标准数据集的测试结果表明,在小样本集和样本集中数据分布不均匀的情况下,该算法具有较高的分类精度。
基于元胞自动机的小样本集分类算法
【摘 要】
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样本集中的数据数量过少会影响最后的分类精度。为此,提出基于元胞自动机模型的小样本集分类算法,利用元胞自动机的状态转换规则和分类规则,通过元胞空间的演化实现对数据集
【机 构】
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兰州交通大学交通运输学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年7期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71161016)
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