Närmaste granne classi katjon antar lokalt konstant klass villkorliga sannolikheter. Detta antagande blir ogiltigt i höga dimensioner med niteprover på grund av dimensionalitetens förbannelse. Svåra fördomar kan införas under dessa förhållanden när man använder den närmaste grannregeln. Vi föreslår en lokal adaptiv närmaste granne klassi katjon metod för att försöka minimera fördomar. Vi använder en Chisquared avståndsanalys för att beräkna en exible method för att producera områden som är mycket anpassningsbara att fråga platser. Grannskapen är långsträckta längs med mindre relevanta särdragsdimensioner och sammansvetsade längs de flesta av dessa. Som ett resultat, klass villkorliga sannolikheter tenderar att vara smidigare i de modi ed stadsdelar, där bättre klassi katjon prestanda kan uppnås. Vår metod valideras och jämförs med andra tekniker med hjälp av olika simulerade och verkliga data.
I REF studerades den adaptiva närmaste grannklassificeringen i högdimensionella utrymmen.
Locally Adaptive Metric Nearest Neighbor Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}