作者:陈明 何书萍 李凡长finsler度量手写体识别
摘要:为了克服传统K近邻(Knearestneighbor,KNN)算法在距离定义上的不足,提出了一种基于Finsler度量的KNN算法(FinslermetricKNN,FMKNN)。该算法将样本点间的距离定义为Finsler度量,保留了样本属性对样本间距离度量的影响,使得样本点间的距离度量更具一般性。在手写体数据集上的实验表明,FMKNN算法的分类准确率高于传统KNN算法。
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《计算机科学与探索》(CN:11-5602/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
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