Närmaste granne är en av de mest populära klassificerare, och det har framgångsrikt använts i mönsterigenkänning och maskininlärning. En nackdel med kNN är att det fungerar dåligt när klassdistributioner överlappar varandra. Nyligen, lokala sannolikhetscenter (LPC) algoritm föreslås för att lösa detta problem; dess huvudidé är att ge vikt till prover enligt deras bakre sannolikhet. LPC fungerar dock dåligt när värdet på k är mycket litet och de högre dimensionella datauppsättningarna används. För att ta itu med detta problem tyder detta dokument på att lutningen av den bakre sannolikhetsfunktionen kan uppskattas under ett tillräckligt antagande. Den teoretiska egenskapen är till nytta för att troget beräkna den inre produkten av två vektorer. För att öka prestandan i högdimensionella datauppsättningar används det flerdimensionella Parzen-fönstret och Euler-Richardson-metoden, och en ny klassificering baserad på lokala sannolikhetscentra utvecklas i detta papper. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden ger stabil prestanda med ett brett spektrum av k för användning, robust prestanda för överlappande problem och god prestanda för dimensionalitet. Den föreslagna satsen kan tillämpas på matematiska problem och andra tillämpningar. Dessutom är den föreslagna metoden en attraktiv klassificeringsmetod på grund av dess enkelhet.
LPC ändrades för datauppsättningar med högre dimensioner i REF.
A New Nearest Neighbor Classification Algorithm Based on Local Probability Centers
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}