基于覆盖的分类算法研究进展

• 作者: 何清 史忠植
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖算法 基于超曲面的分类方法 极小一致集 机器学习
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 分类
• 页码范围: 1235-1243
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 字数: 8821字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2007.08.004

摘要

理解数据与感知数据密切相关.覆盖学习算法在低维空间往往能模拟人的视觉感知来表示数据分布.文中综述了基于覆盖的分类算法的研究进展,特别对基于超曲面的覆盖分类算法进行了详细阐述和分析,并指出了基于超曲面的分类算法进一步研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠植	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	232	9166	52.0	89.0
2	何清	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	30	782	13.0	27.0