【摘 要】
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增量学习的效果直接影响到KNN的效率和准确率。提出基于分类贡献有效值的增量KNN修剪模型（C2EV-KNNMODEL）,将特征参数的分类贡献度与KNN增量学习结合起来,定义一种新的训练样本
【机 构】
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广东石油化工学院计算机与电子信息学院
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增量学习的效果直接影响到KNN的效率和准确率。提出基于分类贡献有效值的增量KNN修剪模型（C2EV-KNNMODEL）,将特征参数的分类贡献度与KNN增量学习结合起来,定义一种新的训练样本的贡献有效值,并根据此定义制定训练集模型的修剪策略。理论和实验表明,C2EV-KNNMODEL的适用性较强,能够使分类器的分类性能得到极大的提高。
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