【摘 要】
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针对传统快速k 近邻分类算法的缺陷 ,提出了一种基于近邻搜索的快速k 近邻分类算法———超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织 ,使分类在以待分样本为中心的超球内进行
【机 构】
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国防科技大学精确制导与自动目标识别国家重点实验室; 国防科技大学精确制导与自动目标识别国家重点实验室 湖南长沙410073; 湖南长沙410073; 湖南长沙;
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针对传统快速k 近邻分类算法的缺陷 ,提出了一种基于近邻搜索的快速k 近邻分类算法———超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织 ,使分类在以待分样本为中心的超球内进行 ,有效地缩小了搜索范围。实验结果表明 ,在相同识别率和k值的情况下 ,超球搜索法的识别速度优于基本k 近邻法和传统快速k 近邻算法———及时终止法 ,而且不存在对训练样本搜索顺序敏感性的问题
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