典型文献
基于局部均值k近邻和密度峰值的实例约简
文献摘要：
实例约简的目的是移除训练集中的冗余样本.大多数实例约简算法保留了许多内部样本,且难以处理非球形的数据.为此,文章提出了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的实例约简算法(IRLMDP).首先,设计了一种基于局部均值k近邻的裁剪方法LMEM来移除噪声;其次,设计了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的压缩方法CMLMDP来保留代表性的边界样本;最后,实验证明,就KNN分类器而言,IRLMDP在分类正确率和样本压缩率上优于6个流行的实例约简算法.
文献关键词：
分类;实例约简;密度峰值;信息管理;管理评价
中图分类号：
作者姓名：
吴强
作者机构：
重庆人文科技学院 工商学院,重庆 401524
文献出处：
引用格式：
[1]吴强-.基于局部均值k近邻和密度峰值的实例约简)[J].统计与决策,2022(24):10-16
A类：
实例约简,IRLMDP,LMEM,CMLMDP
B类：
局部均值,近邻,移除,训练集,简算,密度峰值聚类,裁剪,除噪声,压缩方法,KNN,分类器,压缩率,管理评价
AB值：
0.170451
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