HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

Finsler度量在KNN算法中的应用研究

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。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机科学与探索

《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。

杂志详情