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多视图生成与证据理论融合的k近邻分类算法
武汉工程大学计算机科学与工程学院人工智能学院;
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室;
武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室;
武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心
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崔金浩
龚芳
张志强
赵楠楠
吕昊东
梁超
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在使用k近邻算法进行分类任务时,原始数据特征描述不充分和使用多数投票法进行分类决策会严重限制算法的分类效果.为此,本文提出了一种新的多视图生成和证据理论融合的k近邻算法,通过更全面地描述数据特征以及更准确的进行分类决策,从而提升k近邻算法的分类性能....
机 构:
武汉工程大学计算机科学与工程学院人工智能学院;
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室;
武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室;
武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心;
领 域:
自动化技术;
关键词:
分类;
k近邻;
多视图生成;
D-S证据理论;
格 式:
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