Abstract-A bootstrap teknik för närmaste granne klassificering design föreslås. Vårt främsta intresse för att designa en klassificerare är i små träningsprovstorlekssituationer. Konventionella bootstrappningstekniker provar träningsproven med ersättning. Å andra sidan genererar vår teknik bootstrap prover genom att lokalt kombinera original träningsprover. Närmaste grannklassare är utformad på bootstrap proverna och testas på proverna oberoende av träningsprover. Den föreslagna klassificeringens prestanda visas på tre artificiella datamängder och en verklig datamängd. Experimentella resultat visar att den närmaste grannklassifieraren utformad på bootstrap-proverna överträffar de konventionella k-NN-klassificeringarna samt de redigerade 1 -NN-klassificeringarna, särskilt i höga dimensioner. Index Terms-Bootstrap, närmaste granne klassificerare, felfrekvens, toppfenomen, liten träningsprov storlek, höga dimensioner, utlier.
Deras experimentella resultat visade att närmaste granne klassificerare baserat på bootstrap prover överträffar de konventionella KNn klassificerare, främst när de testade exemplen är i höga dimensioner REF.
A Bootstrap Technique for Nearest Neighbor Classifier Design
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}