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基于稀疏学习的kNN分类 被引量：8
1
作者 宗鸣 龚永红 +2 位作者 文国秋 程德波 朱永华 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第3期39-45,共7页
在kNN算法分类问题中,k的取值一般是固定的,另外,训练样本中可能存在的噪声能影响分类结果。针对以上存在的两个问题,本文提出一种新的基于稀疏学习的kNN分类方法。本文用训练样本重构测试样本,其中,l_1-范数导致的稀疏性用来对每个测... 在kNN算法分类问题中,k的取值一般是固定的,另外,训练样本中可能存在的噪声能影响分类结果。针对以上存在的两个问题,本文提出一种新的基于稀疏学习的kNN分类方法。本文用训练样本重构测试样本,其中,l_1-范数导致的稀疏性用来对每个测试样本用不同数目的训练样本进行分类,这解决了kNN算法固定k值问题;l_(21)-范数产生的整行稀疏用来去除噪声样本。在UCI数据集上进行实验,本文使用的新算法比原来的kNN分类算法能取得更好的分类效果。 展开更多
关键词 稀疏学习 重构 l1-范数 l21-范数 噪声样本
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ι_1-模对称矩阵变量分布的边缘相容性(英文)
2
作者 方碧琪 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 1998年第4期359-365,共7页
本文研究了ι1－模对称矩阵变量分布及其任意行组成的子矩阵的分布属于同一指定分布族的条件；并给出了无穷维ι1－模对称矩阵变量分布的定义．
关键词 l1-模对称矩阵 边缘分布 相容性 对称矩阵分布
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