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相似性的计算是CBR和k-NN等Lazy Learning研究中十分关键的问题,研究了降低相似性计算代价的方法,并以k-NN为例,介绍了基于部分特征的相似性算法和基于投影的相似性算法,它们能够通过减少计算距离过程中所涉及的特征数目来提高算法的效率,实验表明效率的提高是明显的,其中基于部分特征的k-NN算法效率提高26%~28%,基于投影的k-NN算法效率提高48%~83%,作者已将该算法应用到工程