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該文依據(jù)區(qū)分與劃分相結(jié)合的可拒絕模式識別思路，提出了高維空間海量訓練樣本情況下的基于結(jié)構(gòu)風險最小化決策的自組織多區(qū)域多球覆蓋可拒絕近鄰分類算法。該方法利用同類樣本之間相互接近的特性，通過結(jié)構(gòu)風險最小化緊幾何覆蓋策略，選擇訓練樣本，通過自組織多區(qū)域多球覆蓋模型構(gòu)成同類樣本的劃分性描述，達到拒絕識別非訓練類樣本的目的，最后通過k近鄰相互區(qū)分性比較確定真實類別。仿真實驗結(jié)果表明該文的思路是合理可行的，在實際應用領(lǐng)域具有一定價值。
近鄰分類算法
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