【摘 要】
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k近邻分类（k NN）是一种简单而有效的非参数分类算法,但存在着参数需要人工确定,没有显式构建分类模型造成存储空间大、分类效率低,且易受到“维灾”效应影响等缺点.针对这些缺
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k近邻分类（k NN）是一种简单而有效的非参数分类算法,但存在着参数需要人工确定,没有显式构建分类模型造成存储空间大、分类效率低,且易受到“维灾”效应影响等缺点.针对这些缺点,提出一种高效的近邻分类新方法,构造了两个新的近邻分类器.新方法使用由K均值聚类产生的优化的簇原型集合为分类模型,减少了存储空间的同时提高了分类效率;提出三种类重叠分析策略并引入模糊基准度量以减轻维灾影响.以该分类模型学习方法为基础,提出一种新的k NN分类器和组合朴素贝叶斯的新分类器,算法涉及的参数都可以自动确定.在人工和现实数据集
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