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本文发现通常的ｋ—近邻判别不是Ｂａｙｅｓ风险相合的，提出了一种利用历史样本来确定近邻阶数的自适应方法，它确保了判别的Ｂａｙｅｓ风险相合性，又照顾到小样本特性，文中对结果给出了细致论证，最后还提出了一个有趣的问题。
自适应近邻判别分析
【摘 要】
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本文发现通常的ｋ—近邻判别不是Ｂａｙｅｓ风险相合的，提出了一种利用历史样本来确定近邻阶数的自适应方法，它确保了判别的Ｂａｙｅｓ风险相合性，又照顾到小样本特性，文中对结果给出了细致论证，最后还提
【机 构】
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安徽大学
【出 处】
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数学物理学报：A辑
【发表日期】
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1996年S1期
【基金项目】
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中国国家自然科学基金，NSERCofCanada资助
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