【摘 要】
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相似性的计算是 CBR和 k- NN等 L azy L earning研究中十分关键的问题 .研究了降低相似性计算代价的方法 ,并以 k- NN为例 ,介绍了基于部分特征的相似性算法和基于投影的相似
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所!北京100080;
【基金项目】
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国家自然科学基金!(项目编号 6 980 3 0 10 );国家“八六三”高技术研究发展计划基金资助!(项目编号 86 3 -5 11-946 ;86 3 -818-0 7)
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相似性的计算是 CBR和 k- NN等 L azy L earning研究中十分关键的问题 .研究了降低相似性计算代价的方法 ,并以 k- NN为例 ,介绍了基于部分特征的相似性算法和基于投影的相似性算法 ,它们能够通过减少计算距离过程中所涉及的特征数目来提高算法的效率 .实验表明效率的提高是明显的 ,其中基于部分特征的 k- NN算法效率提高 2 6%～ 2 8% ,基于投影的 k- NN算法效率提高 48%～ 83% .作者已将该算法应用到工程中 .
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