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简介:
当各类别的样本之间存在分布上的重叠区域时,分类的错误率往往集中于这些重叠区中的样本,正如下图所示。在获得一个用于识别的参考样本集之后,由于不同类别之间的交迭区域中,各类别的样本相互交错出现,因此采用邻近法进行分类可能会产生误判。为了达到减少样本数量并同时提升正确识别率的双重目标,可以考虑对不同类别边界处的样本进行有选择性的筛选。具体而言,可以利用现有样本集本身进行精细化的剪辑和处理。

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