kNN中局部生成模型测度学习

• 作者: 赵传钢
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: k近邻 测度学习 生成模型 区分模型
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 173-175
• 分类号: TP39
• 字数: 2627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.047

摘要

已有的关于k近邻测度学习算法的工作主要集中于纯区分模型.在假定隐含的生成模型已知的情况下,提出了一种通过分析样本的k个近邻点的概率密度学习测度的方法.实验表明,这种基于类的生成模型假设学习到的局部测度可以有效改善kNN区分模型的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵传钢	北京林业大学信息学院	8	13	3.0	3.0