Indexed by：
Abstract：
研究关联限制在最近邻分类中的应用,提出结合关联限制的最近邻分类算法PCNN.算法分成两个阶段:首先通过自学习过程,成对地添加施加关联限制的样本对 然后再进行一般的最近邻分类.引入最大半径和有效距离,并进一步给出自学习时样本对的评估方法,并且基于实验结果进行了分析.由于来自运输企业的行车数据能够较容易地施加关联限制,本算法比行车数据分类算法CIRP更为经济.对4个UCI数据集的分类结果也显示了算法的有效性.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2010
Issue： 4
Page： 735-738
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count： -1
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
