Abstract-Den närmaste granne tekniken är en enkel och tilltalande metod för att ta itu med klassificeringsproblem. Det bygger på antagandet om lokalt konstanta klass villkorliga sannolikheter. Detta antagande blir ogiltigt i höga dimensioner med ett begränsat antal exempel på grund av dimensionalitetens förbannelse. Svåra fördomar kan införas under dessa förhållanden när man använder den närmaste grannregeln. Sysselsättningen av ett lokalt adaptivt mått blir avgörande för att hålla klasvillkorade sannolikheter nära likformiga, vilket minimerar fördomarna i uppskattningarna. Vi föreslår en teknik som beräknar en lokalt flexibel mätmetod med hjälp av stödvektormaskiner (SVMs). Beslutsfunktionen som konstrueras av SVMs används för att bestämma den mest diskriminerande riktningen i ett område runt frågan. En sådan inriktning ger ett lokalt viktningssystem. Vi visar formellt att vår metod ökar marginalen i det viktade utrymme där klassificering sker. Dessutom har vår metod den viktiga fördelen med online beräkningseffektivitet jämfört med att konkurrera lokalt adaptiva tekniker för närmaste grannklassificering. Vi visar effektiviteten i vår metod med hjälp av både verkliga och simulerade data.
I ett nyare arbete REF, SVM används för att bestämma den mest diskriminerande riktning i ett område runt en fråga, ger också en LFW system.
Large margin nearest neighbor classifiers
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}