【摘 要】
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加权KNN(k-nearest neighbor)方法,仅利用了k个最近邻训练样本所提供的类别信息,而没考虑测试样本的贡献,因而常会导致一些误判。针对这个缺陷,提出了半监督KNN分类方法。该
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60776834);湖南省教育厅优秀青年项目(10B074)
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加权KNN(k-nearest neighbor)方法,仅利用了k个最近邻训练样本所提供的类别信息,而没考虑测试样本的贡献,因而常会导致一些误判。针对这个缺陷,提出了半监督KNN分类方法。该方法对序列样本和非序列样本,均能够较好地执行分类。在分类决策时,还考虑了c个最近邻测试样本的贡献,从而提高了分类的正确性。在Cohn-Kanade人脸库上,序列图像的识别率提高了5.95%,在CMU-AMP人脸库上,非序列图像的识别率提高了7.98%。实验结果表明,该方法执行效率高,分类效果好。
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