Närmaste granne klassificering förväntar sig klassen villkorliga sannolikheter att vara lokalt konstant, och lider av fördomar i höga dimensioner. Vi föreslår en lokalt anpassad form av närmaste granne klassificering för att försöka lindra denna förbannelse av dimensionalitet. Vi använder en lokal linjär diskriminant analys för att uppskatta ett effektivt mätvärde för datorkvarter. Vi bestämmer de lokala beslutsgränserna från centroidinformation, och sedan krymper stadsdelar i riktningar ortogonala till dessa lokala beslutsgränser, och förlänger dem parallellt med gränserna. Därefter kan alla kvartersbaserade klassificerare användas, med hjälp av de modifierade kvarteren. De bakre sannolikheterna tenderar att vara mer homogena i de modifierade kvarteren. Vi föreslår också en metod för att minska den globala dimensionen, som kombinerar information om den lokala dimensionen. I ett antal exempel, metoderna visar potentialen för betydande förbättringar jämfört med närmaste grannklassificering. Index Terms-Classification, närmaste grannar, linjära discriminant en,Alys, förbannelse över dimensionalitet. + - T. Hastie är med
Lokal linjär diskriminativ analys REF uppskattar en lokal avståndsmätare med hjälp av den lokala linjära diskriminantanalysen.
Discriminant adaptive nearest neighbor classification
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}