一种分类方法的研究
基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究
基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究近年来，随着计算机科学的发展和汉语发音实验的深入，汉语辅音分类方法研究得到了长足的发展。
本文以基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究为研究对象，探讨了基于语谱图的汉语辅音分类方法，为进一步深入探索汉语辅音分类方法提供了重要的实践参考。
首先，对语谱图的研究作了简要介绍。
语谱图是一种声学图，可用于可视化音频信号的频谱和时间变化，反映语音的识别特征。
它可以显示个体语音的语音特征以及动态变化，以便于语音分析。
本文简要介绍了语谱图的历史渊源及其分析原理，进而介绍了如何利用语谱图分析汉语辅音。
其次，本文探讨了基于语谱图的汉语辅音分类方法。
根据语谱图特征，可以提取出汉语辅音的部分变化特征，如音频持续时间、频谱范围、能量比特、共振峰，从而形成汉语辅音的统计分类特征。
在此基础上，本文提出了一种基于语谱图的汉语辅音分类方法，该方法将以上特征纳入一致范式，将汉语辅音分为共振类和非共振类，从而形成汉语辅音的分类模型。
此外，本文还探讨了基于语谱图特征的实验验证。
根据以上分类方法，本文在汉语语料库中抽取了50个汉语辅音，并利用相应的语谱图分析方法进行语谱图分析，然后进行分类实验。
实验结果表明，基于语谱图特征的汉语辅音分类方法有效，准确率达到96%。
综上所述，基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法可有效提取汉语辅音的特征，从而为进一步探索汉语辅音分类方法提供了重要的实践参考，但是这一方法仍然有一定的局限性，比如无法充分反映语音的非频率特征等。
因此，未来需要在此基础上进一步拓展，设计出一种新的辅音分类方法，更好地反映汉语辅音的特征。
本文以基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究为研究对象，旨在探讨基于语谱图的汉语辅音分类方法，为进一步深入探索汉语辅音分类方法提供重要的实践参考。
以上研究结果表明，基于语谱图特征的汉语辅音分类方法比较有效，但也存在一定的局限性。
未来，将继续从实验数据采集、多维分析、特征提取、分类方法等方面进行深入研究，力求探索出更完善的汉语辅音分类方法。
水果分类方法研究综述
１前 言
水果的营养 非常丰富而且还 有很多功效 。 草莓成 熟程度检测方式 ，能够提高草莓成熟程 例如 ：水果的纤维质 为果胶 物质有 益排便 ，而 度检测 的准确率 ，准确率达到 ９ １ ． ８ ％。 且纤维成分还可以促 进身体 的代谢 功能。水果 Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｔ ａ １ ． 提 出一种基 于 多类 内核 支持 可以增加人体 的排 泄和代 谢，因此 有益瘦 身。 向量机 的高 准确率 并且 分类速 度很 快 的分类 水果主要供 给的营养素是维生素，其 中以维生 器 。首 先，他们通过数码相机获取水果 图像 ， 素 Ｃ和维 生素 Ａ最为 丰富 。例外 ，水 果 中还 接 着将 每副 图像 的背 景去 除。然后 对 图像 进 含有 天然色素，能有效预防癌症 。但是对 于水 果的检测、分类和分级，实现水 果的最大的经 济价值非常重要。 目前我们 的水果的后期 处理 都是靠人工分拣，这就不可避 免地 出现各种 问 题 ，例 如工 人的长 时间的单调重 复工作使他们 疲 劳 从 而 导致 检 测 的 准确 率 降低 ，例 外 工 人 对 分类标 准的不同理解 也会使 分类 的准确率大大 降低 。因此水 果分类 的自动化是提 高工人工作 效率 、提高分类准确率 以及促进水果 的业现代 化 的迫 切 需 要 。 行特征 提取 ，主要 提取每 副 图像 的颜色 直方 图、纹理特征和形状特征 ，并构成一个特征空 间。再利用主 成分分 析 （ Ｐ Ｃ Ａ）算法来对特征 空间进 行 降维。最 后构 建三种 多类 支持 向量
１ ０ ０ ％ ，但 是 最 低 的 只 有 ８ ５ ． ０ ％。
传统 的水 果分 类 方法主要 依 靠人 工 方法，近 年 来 由于人 力成 本 的 增加，该方法极 大降低成本效益 。 因此 需要 一种 能 自动化检 测 分类 水 果的设 备。运 用机 器视 觉技术 能够有效 的对水果进行 分类检测 。 本文 力求 提供 一份 完备 的 关于水
对一类题型或数字方法的研究的论文
对一类题型或数字方法的研究的论文当我们所研究的各种对象之间过于复杂或涉及范围比较广泛时，我们大多采取分类讨论法的方法进行解决，即对问题中的各种情况进行分类，或对设计的问题进行分割，然后分别进行研究讨论，伴随着素质教育的推进，数学教学大纲和教材的整改。
数学教学进一步以构建科学合理的教学思维体系；强化培养学生规范、合理、严谨的学习品质为目的改进，在考察学生对分类讨论思想方法的理解和能力提高方面要求有了明显的提高，本文主要阐释了数学中应用分类讨论法解题的策略，我们所列举了分类讨论法在中学数学中的应用，并列举了集中利用分类讨论法解题的方法，而解分类讨论题的关键是正确确定分类标准，然后进行条理清楚、层次分明的讨论，最终使学生能够灵活的运用分类讨论法来解题，为学生在以后的解题中提供一种有效的方法。
分类讨论法是中学数学中的重要思想方法之一，分类讨论法在解答某些数学问题时，有时会遇到多种情况，需要对各种情况加以分类，并逐类求解，然后综合得解，这就是分类讨论法。
分类讨论是一种逻辑方法，是一种重要的数学思想，同时也是一种重要的解题策略，它体现了化整为零、积零为整的思想与归类整理的方法。
有关分类讨论思想的数学问题具有明显的逻辑性、综合性、探索性，能训练人的思维条理性和概括性。
引起分类讨论的原因主要是以下几个方面：问题所涉及到的数学概念是分类进行定义的。
如|a|的定义分a>0、a=0、a<0三种情况。
这种分类讨论题型可以称为概念型。
问题中涉及到的数学定理、公式和运算性质、法则有范围或者条件限制，或者是分类给出的。
如等比数列的前n项和的公式，分q=1和q≠1两种情况。
这种分类讨论题型可以称为性质型。
解含有参数的题目时，必须根据参数的不同取值范围进行讨论。
如解不等式ax>2时分a>0、a=0和a<0三种情况讨论。
这称为含参型。
另外，某些不确定的数量、不确定的图形的形状或位置、不确定的结论等，都主要通过分类讨论，保证其完整性，使之具有确定性。
一种基于经验的分类方法探讨与应用
基础 上 提 出 基 于 物 理 受 力 模 型 的建 模 思 想 ， 同时 给 出一 种 易于 实现 的 基 于 经 验 的 折 中分 类 方 法 。最 后 详 述 该
方 法 在 解 决 所 给 问 题 上 的应 用 。
关键词 ： 度灾难 ； 类 ； 维 分 超配 ； 持 向量 机 支 中 图 分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３１６ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：Ｏ ｌ６０ （０ ０ ０ —１ ９０ ｌ Ｏ 一６ ０ ２ １ ） ３０ ０— ４
０ 分 子 生物 活性 判 定 问题
分 子生 物活 性 的判定 作 为一个 典 型的小 样本 高维 数据 分类 问题 已经 成 为机 器学 习研 究者 们青 睐 的算
法实验 平 台［２。本文 方 法正是 研 究怎 样解 决分 子生 物活性 判 定这 类小 样本 高 维数 据分 类 问题 时提 出 的 ， １］ － 与典型 的线性 分类 方 法Ｅ 相 比， 具 有准 确率 高 、 于理 解 和 实现 的 特 点 ， 中基 于力 学 模型 的 思想 对 相 ｓ ］ 它 易 其 关 研究 者有 一定 的借 鉴作 用 。
性 时 又显得 牵 强 附会 。 由此 看来 ， 一般 意义 上 的降维 技 术对本 问题 并 不适 合 。那 么 ， 不可 以用属 性 选择 可
的方 法求特 征 的子结 构 呢 ？
作为 数据 挖 掘 的必要 步 骤 ， 性 选择 的基 本 思 想是 为每 个属 性值 同 目标 函数 定义 一 个适 当的 相关性 属 函数 ， 求得 函 数值 并 以此 为 标 准进 行 排 序 ， 再通 过 在相 关性 最大 属 性 基础 上 逐步 添加 次 重要 的属 性 （ 在 或
收 稿 日期 ：０ ００— ３ ２ １—５１
问答系统中问句分类方法研究综述
用自然语言与用户进行互动的计算机系统称之为问答系统。
问答系统（QA）由问句分析、信息检索、答案抽取三部分组成[1]，问句分类作为QA的初始环节，其能否正确地对问句进行分类会直接影响到后续的答案抽取环节。
另外，问句分类能够对系统提供较为重要的数据信息，这些信息对于帮助用户找到想要的答案至关重要。
问句分类对问答系统的重要作用主要表现在两个方面：（1）根据期望的答案类型来为问句分配相应的标签，这是问句分类的基础，从而缩小候选答案的范围。
例如，问句“第一个登上月球的人是谁？”，用户真正想要知道的答案是“阿姆斯特朗”，而不是去检索过多包含“第一”或是“世界”相关内容的资料。
在进行问句分类操作后，能够得知这是一个询问人名的问句，答案应与问句的类型相一致，故在答案抽取阶段会把人名以外的候选语句筛除掉，只需要把焦点放在一些和人名有关的答案即可，而无需将过多注意力放在和人名无关的候选答案语句上面。
问答系统中问句分类方法研究综述韩东方，吐尔地·托合提，艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院，乌鲁木齐830046摘要：问答系统作为信息检索的一种高阶形式，能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务，在给定一个问题后，会相应地给出准确的答案，这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。
问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节，是问答系统中尤为重要的一部分，其分类精度会直接影响到问答系统的性能。
近些年来，机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展，其在问句分类上具有较强的可行性和优越性。
为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析，阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点，并对未来的研究和发展方向做了初步展望。
关键词：问答系统；问句分类；分类体系；机器学习；深度学习文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0211Survey on Question Classification Method in Question Answering SystemHAN Dongfang,Turdy Toheti,Askar HamdullaSchool of Information Science and Technology,Xinjiang University,Urumqi830046,ChinaAbstract：As a high-level form of information retrieval,the Question Answering system（QA）can quickly and accuratelyprovide users with the required information services.After giving a question,an accurate answer will be given accordingly, which makes it become a more and more attention research direction in the field of natural language processing.Question Classification（QC）is the most important part of question analysis and processing in the QA,and its classification accuracy will directly affect the overall performance of the QA.In recent years,the rapid development of machine learning and deep learning technologies has greatly promoted the research and development of QC,which has strong feasibility and superiority in question classification.This paper summarizes and analyzes the domestic and foreign research status of QC, question classification standard system,question feature extraction,traditional machine learning classification methods and recently popular deep learning classification methods,and elaborates the current status of QC.This paper expounds research difficulties in QC,and makes preliminary prospects for future research and development directions.Key words：question answering system;question classification;classification system;machine learning;deep learning基金项目：国家自然科学基金（61562083，61262062）；国家重点研发计划（2017YFC0820603）。
多变量时间序列分类方法研究
多变量时间序列分类方法研究多变量时间序列分类方法研究时间序列分类是指对于给定的时间序列数据，根据其历史值的演变趋势，进行分类判断的一种方法。
在实际应用中，多变量时间序列分类更加贴近实际问题，因为很多现实场景中的数据不仅仅包含一个变量，而是多个变量共同演化而成的。
本文将探讨多变量时间序列分类方法的研究现状、挑战和未来发展方向。
多变量时间序列分类方法可以应用于各种领域，如金融、医疗、交通等。
例如，在金融领域，我们可以根据多个指标的时间变化来预测股票的涨跌；在医疗领域，我们可以通过多个生理指标的时间演化来诊断疾病。
因此，提高多变量时间序列分类方法的准确性和鲁棒性对于实际应用具有重要意义。
当前的多变量时间序列分类方法主要可以分为两类：基于特征提取和基于深度学习的方法。
基于特征提取的方法将多变量时间序列转化为一组特征向量，然后通过传统的分类器进行分类。
该方法常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、自适应均值滤波器（AMF）等。
这些方法的主要优点是计算简单、易于理解。
但是，由于特征提取是人为定义的，可能会忽略了一些重要信息，导致分类结果不准确。
另一类是基于深度学习的方法。
深度学习在近年来取得了重大的突破，在多变量时间序列分类中也取得了显著的成果。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型，可以从原始数据中自动学习特征，并进行分类。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些方法克服了基于特征提取的方法的局限性，具有更好的性能和泛化能力。
但是，深度学习方法的计算复杂度较高，需要大量的训练数据，并且对于模型的选择和调参需要一定的经验。
多变量时间序列分类面临着一些挑战。
首先，多变量时间序列的维度较高，数据间的相关性较复杂。
这导致了特征提取和模型训练的困难。
其次，多变量时间序列的演化趋势可能受多个因素的影响，随时间的推移可能发生变化，因此需要建立适应不同时间段的模型。
一种入侵检测的分类方法研究
江 南大学 信息工程 学院 ， 江苏 无锡 ２４ ２ １ １２
Ｓ ｈ ｏ பைடு நூலகம் Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｎ Ｊａ ｇ ａ ｉｅ ｓｔ Ｗ ｕ ｉ Ｊａ ｇ ｕ ２ ４ ２ Ｃｈ ｎ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ， ｉｎ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｉ ｙ， ｘ ，ｉ ｎ ｓ １ １ ２， ｉ ａ
ｎ ｌ ｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ｏ ｖ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ｍ ａ ｐ ｎ ａａ ｆ ａｕ ｅ ｔ ｈ ｉ ｎ ｉ ｎ ｐ ｃ ． ｅ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍ ｅ ｕ ｃ ｉ ｓ ｌ ｅ ｈ ｏ ｇ ｐ ｉ ｇ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｉ ｈ ｄ ｍｅ ｓｏ ｓ ａ ｅＴｈ ｒ ｓ ｌ ｏ ｓ ｇ ｓ ｏ ｔ ｔ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒ ｈ ｈ ｈ ｉ
９ ８
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一
种入侵检测 的分类 方法研究
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高维数据分类方法研究
高维数据分类方法研究一、绪论随着科技的不断进步，现代社会中高维数据越来越常见，比如图像、声音、基因等。
在这些高维数据中，如何提取有价值的信息并对其进行分类成为了研究的重点之一。
高维数据分类是机器学习中的一个研究分支，目前涌现了很多分类方法。
本文将分析目前常用的高维数据分类方法，包括传统的支持向量机、决策树、神经网络分类和近年来较为新颖的深度学习分类方法，并通过案例实例对比这些方法的优缺点，为后续的高维数据分类研究提供一定的参考。
二、传统的高维数据分类方法1. 支持向量机支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于逻辑回归的分类器，能够被用于解决高维空间的问题。
它通过寻找一个最小化分类误差的超平面，将数据分为两个类别。
不过，SVM的分类效果往往受到数据集的特征复杂度、训练集大小等多种因素的影响。
2. 决策树在传统的高维数据分类方法中，决策树也被广泛应用。
决策树（Decision Tree）是一种常用的分类算法，用于解决多分类问题。
在决策树分类中，将数据分为不同的类别时，策略是根据数据的特征，逐步构造由节点和边组成的树形结构。
然而，决策树分类方法存在“过拟合”的问题，建立的分类模型容易受到噪点的影响。
3. 神经网络分类神经网络分类（Neural Network Classificaion）是利用神经网络模型实现的分类方法。
神经网络分类能够高性能地分类和识别数据，并对数据执行高维度转换。
然而，神经网络分类方法需要大量的计算资源，而且很难确定合适的神经网络的结构、层数和参数。
三、深度学习分类方法随着计算机硬件的不断提升和深度学习框架的发展，深度学习分类方法逐渐成为了高维数据分类领域的主流。
深度学习通过堆叠多个神经网络层来学习数据的特征。
下面将对深度学习分类常用的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行分析。
1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种数据挖掘技术，可用于图像分类、视频分类等领域。
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介绍
现代计算和信息技术的发展， 使得工程领域收集了大量的
类时才建立分类， 因此会招致很高的计算开销， 当有大量的训 练资料时， 严重影响它的可伸缩性。
资料。 数据挖掘技术可以用来从大量的资料中发现模式和有用 的信息。 数据挖掘包括各种不同的技术用来对原始资料进行预 处理以便抽取特征和移除噪声信息，然后找到有趣的模式、 模 型和其它有用的信息， 进行新的资料的分类或者预测将来的事 件等等。分类是资料挖掘中一种非常重要的领域。可以这样描 （! %， …， ， 其中 述分类： 给定一个数据记 录 集 合 !" ! !， ! &， ! #， $） （ …， 称作预测变量， 那么分类问题 ! !， #） $ 称作目标变量， % %’% ， # 使得分类的误差 ! 最小。目标 就是要找到一个函数： &： ! !$ ， 变量 $ 和决策变量 ! % 的值可以是离散的也可以是连续的。 有很多技术可以用于数据挖掘中的分类问题， 决策树 神经网络 (#*， 基于实例的分类 (#*等等。
（!""# ） 文章编号 %""!=A&&%= %&="""E="!
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1, 23")".4 1,3 13 5’$.4 5’$(
（I9722: 2J B9232519; K L.3.465630 ， M61N134 O31@6/;10< 2J F6/23.?019; M61N134 %"""A&） .38 F;0/23.?019;，
从表 & ， 可以得到最终的聚类为 ,& 、 ,# 、 ,’ 。给定一个没有 类标号的测试资料， 根据生成的聚类结构就可以预测它的目标 （)$’ ， ？） ， 作如下计算： 变量的值。比如给定资料 . *， （! ， （! ， （! ， / ,& ） 1%$+*! ， / ,# ） 1"$’)& ， / ,’ ） 1"$%%( ， ! 更加 接近 ,’ ， 因此 " 的值为 " 。 上述的训练资料都是数值型的， 实际上该算法也适合于符 号资料的处理。但是在处理以前必须对符号数据进行数值化， 也就是把一个离散的符号函数转化成数值函数， 这种转化非常 直观， 也很简单， 在文献 :+;中有详细的描述。
(%)&*
!$!
聚类分析
在 # 维空间上给定一个具有 ( 个 资 料 记 录 的 集 合 ) ， 把)
分成 * 个集合， …， 那么 + （ …， 就是一个聚类。 +%， +!， +’， !， ’） % %’%， 主要的聚类方法有以下几类 (#*。 、 层次的方法 （716/./9719.: 划分方法 （-./010123134 560728 ） 、 基于密度的方法 （863;10<=>.;68 560728 ） 、 基于 网 格 的 560728 ） 、 基 于 模 型 的 方 法 （5286:=>.;68 方 法 （4/18=>.;68 560728 ） 。 560728 ） 聚类分析传统地不被用来进行分类。 因为聚类是无指导学 ， 所以聚类不依赖预先定义的类和带 习 （?3;?-6/@1;68 :6./3134 ） 类标号的训练资料。如果给每一个聚类分配一个类标号， 即进 ， 那么就可以用学习过的 行有指导的学习 （;?-6/@1;68 :6./3134 ） 聚类结构对新的资料进行分类。 这样就可以使得 + 最近邻分类 法获得很好的伸缩性，因为不用计算每个训练资料之间的距 离， 而只要计算给定的资料与聚类中心之间的距离即可。
本线性可分性较差时，则非线性内核 RSB 的性能要优于线性 内核 RSB。
表! 基于线性内核和径向基函数内核的 RSB 的签名鉴别结果
线性内核 RSB 错误拒绝率 错误接受率 径向基函数内核函数内核 RSB 错误拒绝率 错误接受率
RSB 分类器的过程就是解一个如下形式二次规划问题： " # W/*X（!!$ Y % ! ! $ W %
、
! + 最近邻分类和聚类 !$% + 最近邻分类
’ 最近邻分类是一种非常直接的方法，它基于 模 拟 学 习 。 训练数据用 #,% 维 属 性 描 述 。 每 个 资 料 记 录 代 表 #,% 维 空 间 中的一个 数 据 点 ， 这样， 所 有 的 训 练 资 料 都 存 放 在 #,% 维 模 式
"$")( "$%%# "$(!%
789 平方距离：
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其中， !& 和 -& 分 别 是 在 第 & 维 ! 的 坐 标 和 聚 类 - 的 中 心 坐标。 下面给出算法说明， 如图 % 所示。
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当 #)% 时， $&& 1" ， $&" 1" ， $22 1" 。 设目标变量 " 的取值范围为 " !5" ， …， 定义每个目 %， +6， 标类的平均向量：
’, ! ! !
"$"&* "$"&*
（# ） %!"
!
聚类 ,% 中心坐标 （!$()， ， 分配类标号为 !， 记作 ,% （!$()， !$()） !$()-!） 聚类 ,! 中心坐标 （&$"， ， 分配类标号为 !， 记作 ,% （&$"， &$"） &$"-!）
基金项目： 国家自然科学基金项目 （编号： 资助 SEAS"""E ）
& 有监督的聚类方法 &$% 算法描述
为了说明这种聚类方法， 首先定义一些内容。 设 !" （! %， ! !， ! &，…， ! ,， $ ）为定义在 ,-% 维 空 间 中 的 向 训练数据集的大小为 .， 量， 其中 ! % 为预测变量， $ 为目标变量， 定义预测变量 ! % 与目标变量的 $ 之间的相关系数的平方 (A*：
作者简介： 李雪峰， 博士研究生， 主要从事数据挖掘、 决策支持系统方面的研究。刘鲁， 博士生导师， 研究方向为电子商务、 供应链管理和信息系统。 博士研究生， 研究方向为电子商务、 信息系统。 "! ，
计算机工程与应用
!""#$%&
E
（’ ） %&" 1 其中：
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（’ ） $&"
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（’ ） $&& "$22（’）
第二步， 根据公式 （& ） 计算每个训练资料与两个初始聚类 的距离，并且得到最终的聚类结构和数目，计算结果如表 & （! ） 所示。
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（. ， （. ， / ,%）/ ,!）
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一种分类方法的研究
张 ! （北京航空航天大学经济管理学院， 北京 %"""A&）
B=5.1:： ;?-6/C92-D;13.$925
摘 要 介绍了一种基于聚类的分类方法。传统的聚类是无监督学习， 也就是说不需要先验知识。基于聚类的分类方法
李雪峰
刘
鲁
利用样本的类标号信息进行学习， 形成非层次结构的聚类， 每个聚类都有类标号， 用来对新的数据进行分类。 对于大量的 学习样本， 具有很好的伸缩性。 关键词 数据挖掘 分类 聚类 文献标识码 F 中图分类号 GH&%%
标变量只取 " ， % 两个值。训练资料集如表 % 所示。经过第一步 计算得到的结果如表 ! 所示。
（下转 *( 页）
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计算机工程与应用
%$$$!V， RSB 的 主 要 目 标 就 是 通 过 一 个 内 核 函 数 把 训 练 样 本 映
射到高维空间， 使得两类样本线性可分， 然后在该空间里寻找 最优分类超平面。不同的 内 核 函 数 就 对 应 不 同 的 RSB。 训 练
空间中。给定一个未知样本， 找 ’ 最近邻分类法搜索模式空间， 这 ’ 个资料记录是未知样 出最接近未知样本的 ’ 个资料记录。 本的 ’ 个 “近邻” 。 ’ 最近邻分类法在实践中取得 了 很 大 的 成 功， 但是它的分类性能容易受噪声资料和异常值的影响。不象 决策树这样的学习方法， ’ 最近邻分类法直到新的 样 本 需 要 分