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《2009年中国智能自动化会议论文集(第三分册)》 2009年
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Nearest neighbor classification aided by class statistics

【摘要】:正The nearest neighbor classification is a very popular and successful nonparametric classification method,but it utilizes only the classification of the nearest neighbor,and usually suffers from the existing outliers and easily overfits to the training data.In this paper,a variant of the nearest neighbor classification,a nonparametric classification method based on the nearest neighbor of the unclassified sample point and class statistics has been proposed.Not only the information of the nearest neighbor of he unclassified sample point in each individual class but also the ensemble information of the training samples of each individual class are taken into account in this new classification method.The proposed classification method overcomes the influence of the existing outliers and avoids overfitting to the training data,and performs obviously well than the traditional nearest neighbor classification method in terms of the classification error rate on the unknown patterns,and works better than k-nearest neighbor classification in both accuracy and speed in most cases.

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