基于均值近邻的样本选择算法

• 作者: 杨立
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 样本选择 神经网络 均值近邻 人脸识别
• 年，卷（期）: 2014,（17）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 80-82
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3371字
• 语种: 中文

摘要

提出了一个基于均值近邻的样本选择算法,并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择,提取关键数据,结合神经网络算法进行了分类实验.实验结果证明,与传统方法相比,该方法在保持了一定的准确率的前提下,能够有效地减少样本集中的冗余信息,同时在时间复杂度方面也有了一定的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨立	运城学院公共计算机教学部	21	70	4.0	7.0