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2017-07-26 发布于上海
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基于K近邻决策边界的特征提取.pdf

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基于K近邻决策边界的特征提取

第20卷第5期模式识别与人工智能 V01．20NO．5 2007年10月 PRAI oCt 2007 基于K近邻决策边界的特征提取* 郝红卫苏荣伟 (北京科技大学信息工程学院北京100083) 摘要为了提高特征的分类性能．提出一种基于K近邻的决策边界分析(KNN—DBA)算法．该算法的决策边界由 K近邻分类器决定，提取的特征维数不受类别数的限制，算法简单且速度快．在手写数字样本集USPS和UCI中的优于主成分分析和基于SVM的决策边界分析．关键词决策边界分析(DBA)，特征提取，最近邻，支持向量机(SVM) 中图法分类号TP391．4 FeatureExtractionBasedonK-Nearest Decision Neighbor Boundary HAO Hong—Wei，SURong—Wei Scienceand (School of TechnologyBeijing， ofInformationEngineering，University 100083) Beijing ABSTRACT AmodifiedK-nearest baseddecision is neighbor boundary for theclassification decision isdetermined proposedimproving performance．Theboundary by is andfast．Theextractedfeature isnot K—nearest classifierwhich dimensionality neighbor simple class resultsontheUSPShandwrittendataset limited number．Experimental digit using by showthattheDBAmethod nearest and vectorclassifiers outperformsprincipal neighborsupport componentanalysis(PCA)． WordsDecision Extraction，Nearest Neighbor， Key BoundaryAnalysis(DBA)，Feature