一种基于均值更新的分类模型

• 作者: 冯进玫 卢志茂 陈纯锴
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 最小距离分类法 均值更新 训练样本 测试样本
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 123-126
• 字数: 2766字
• 语种: 中文

摘要

最小距离分类法和最近邻分类法是最简单、快速、有效的分类方法,但对噪声较敏感,对于训练样本很少或训练样本偏离类中心较远时,分类效果较差.针对这一问题,提出了基于均值更新(MU)的分类模型,通过不断扩大训练样本并更新均值中心来改善对测试数据的分类效果;并在此基础上提出了基于均值更新的最小距离(MU-MD)分类模型,利用 MU 的分类结果重新计算各类的均值,然后采用最小距离法对所有测试样本重新进行划分,以确定最终的类别归属,这样可以部分纠正 MU 分类过程中的错分,进一步提高分类效果

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯进玫		1	1	1.0	1.0
2	卢志茂		1	1	1.0	1.0
3	陈纯锴		1	1	1.0	1.0