【摘 要】
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作为一种简单而成熟的分类方法,K最近邻（K nearest neighbor,KNN）算法在数据挖掘、模式识别等领域获得了广泛的应用,但仍存在计算量大、高空间消耗、运行时间长等问题.针对这些
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,陕西师范大学远程教育学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61203372,61472297）资助
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作为一种简单而成熟的分类方法,K最近邻（K nearest neighbor,KNN）算法在数据挖掘、模式识别等领域获得了广泛的应用,但仍存在计算量大、高空间消耗、运行时间长等问题.针对这些问题,本文在增量学习型矢量量化（Incremental learning vector quantization,ILVQ）的单层竞争学习基础上,融合样本密度和分类误差率的邻域思想,提出了一种新的增量学习型矢量量化方法,通过竞争学习策略对代表点邻域实现自适应增删、合并、分裂等操作,快速获取原始数据集的原型集,进而在保障
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