【摘 要】
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k局部凸包分类方法通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能，k子凸包分类方法通过克服k凸包分类对类数和样本环状分布的敏感性而改善了分类性能。但
【机 构】
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内江师范学院四川省高等学校数值仿真重点实验室
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k局部凸包分类方法通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能，k子凸包分类方法通过克服k凸包分类对类数和样本环状分布的敏感性而改善了分类性能。但是，该方法仍然对样本距离度量方法敏感，并且在k邻域内不同类的样本数经常严重失衡，导致分类性能下降。针对上述问题，文章提出了一种邻域k凸包分类方法，并通过引入距离度量学习和集成学习技术来提高算法对样本空间度量的鲁棒性。大量实验表明，文中提出的基于度量学习的邻域k凸包集成方法具有显著的分类性能优势。
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