【摘 要】
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针对近邻法分类需要大量计算和存储的缺点,本文提出一种基于Reachable和Coverage概念的迭代样本挑选算法(ISSARC:Iterative Sample Selection Algorithm based on Reachable
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针对近邻法分类需要大量计算和存储的缺点,本文提出一种基于Reachable和Coverage概念的迭代样本挑选算法(ISSARC:Iterative Sample Selection Algorithm based on Reachable and Coverage)。该算法用一个新的样本分类能力评价函数来度量每个样本的分类能力,根据此函数不断挑选具有最大分类能力的样本加入到压缩集中,同时删除其能正确分类的样本,达到压缩数据集的目的。文中分析得出ISSARC算法时间复杂度为O(n2)。在二维模拟数据库和真实数据库上的实验结果表明,通过ISSARC算法得到的压缩集在压缩比、分类精度上均优于MCS、ICF、ENN等经典算法。
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