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典型的非参数估计方法有Parzen窗法和K近邻法两种。Parzen窗法的缺点是对训练样本的需求量较大,存在维数灾难问题,对此可通过并行神经网络结构实现并改进。K-近邻法一般遵循近邻规则——KNN,直接用来进行样本分类。
模式分类中的非参数技术方法研究
【摘 要】
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典型的非参数估计方法有Parzen窗法和K近邻法两种。Parzen窗法的缺点是对训练样本的需求量较大,存在维数灾难问题,对此可通过并行神经网络结构实现并改进。K-近邻法一般遵循近邻规则——KNN,直接用来进行样本分类。
【机 构】
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汕头职业技术学院,广东交通职业技术学院
【出 处】
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重庆科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年04期
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