【摘 要】
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近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据,这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。据此,本文提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择
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近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据,这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。据此,本文提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择算法ICIS(Iterative Class Instance Selection)和基于同类和异类的迭代类别实例选择算法IISDC(Iterator Instance Selection based on Same and Different Classes)。两种算法分别提出分类能力评价函数来度量每个实例的分类能力,挑选分类能力强的实例,删除分类能力弱的实例。经分析得出本文两个算法的时间复杂度均为O(n~2)。在真实数据库上的实验结果表明, ICIS和IISDC算法在压缩比、分类精度上优于FCNN、ICF、ENN等经典算法。
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