【摘 要】
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为探讨海明距离判别法(HDD)的非参数优势,通过一个5因素混合实验,考察了4个因素(属性层级、测验长度、样本容量、知识状态分布)对HDD的3种判别方法(R方法、B方法、W方法)分类
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为探讨海明距离判别法(HDD)的非参数优势,通过一个5因素混合实验,考察了4个因素(属性层级、测验长度、样本容量、知识状态分布)对HDD的3种判别方法(R方法、B方法、W方法)分类准确率的影响.结果表明:1)属性层级和测验长度均会影响HDD判准率,属性层级越紧密、测验长度越长,HDD判准率越高;2)HDD对样本容量无依赖,可适于小样本评估;3)HDD的R方法、B方法、W方法的分类准确率无差异;4)HDD无需被试知识状态分布的正态性假设,更适于均匀分布.
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