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摘要:
在统计学习理论中,最近邻法是一种非常直观,重要的学习方法,但是在高维空间中由于"维数灾难"问题,该方法将失效,一种重要的表现形式就是稀疏抽样使得所有样本点都靠近样本的边沿,而不是最近邻样本点.文献[1]中定义的一种中位数距离可以给出它的一个量化的度量,文章从统计的角度对该距离进行了阐述和证明.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种高维空间中中位数距离的证明
来源期刊 太原师范学院学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 高维空间 最近邻法 中位数距离
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 O213
字数 2190字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-2027.2009.01.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王钰 山西大学计算中心 26 107 4.0 10.0
2 李济洪 山西大学计算中心 58 261 10.0 14.0
3 王蔚林 山西大学数学科学学院 3 61 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
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2009(0)
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研究主题发展历程
节点文献
高维空间
最近邻法
中位数距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太原师范学院学报(自然科学版)
季刊
1672-2027
14-1304/N
大16开
山西省太原市
2002
chi
出版文献量(篇)
2334
总下载数(次)
5
总被引数(次)
6383
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导