【摘 要】
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在目标识别中，样本及其特征的质量对于识别率的高低具有决定性的作用。通过样本选择则，可以将一些“离群点”去除，从而使分类器建立起真正有效的数学模型，避免噪声干扰可能带来的严重后果。本文提出了基于近邻法的样本选择和特征选择ReliefF联合算法，并利用KNN(K-Nearest Neighbor)分类器对该算法处理过的数据集进行分类识别实验，检验该方法的性能。
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安 710072
【出 处】
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2009年上海-西安声学学会学术交流会
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在目标识别中，样本及其特征的质量对于识别率的高低具有决定性的作用。通过样本选择则，可以将一些“离群点”去除，从而使分类器建立起真正有效的数学模型，避免噪声干扰可能带来的严重后果。本文提出了基于近邻法的样本选择和特征选择ReliefF联合算法，并利用KNN(K-Nearest Neighbor)分类器对该算法处理过的数据集进行分类识别实验，检验该方法的性能。
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