【摘 要】
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本文提出了一种多色Vornoi分类器MCVC.MCVC在学习样本上有好的边界推广性,随着样本数量的增加MCVC的分类面可以逼近任意的分类函数.MCVC具有好的局部特性,对新加样本的训练只
【机 构】
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深圳大学现代教育技术与信息中心,深圳大学信息工程学院
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本文提出了一种多色Vornoi分类器MCVC.MCVC在学习样本上有好的边界推广性,随着样本数量的增加MCVC的分类面可以逼近任意的分类函数.MCVC具有好的局部特性,对新加样本的训练只影响其周围的局部性态,不会对全局产生大的影响,可以克服神经网络方法对样本的过学习问题.实验表明MCVC对于线性和非线性分类问题都具有最优分类面.
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