%0 Journal Article
%T 基于K近邻决策边界的特征提取*
%A 郝红卫
%A 苏荣伟
%J 模式识别与人工智能
%P 649-653
%D 2007
%X 为了提高特征的分类性能，提出一种基于K近邻的决策边界分析(KNN-DBA)算法.该算法的决策边界由K近邻分类器决定，提取的特征维数不受类别数的限制，算法简单且速度快.在手写数字样本集USPS和UCI中的PenDigits上用最近邻分类器和支持向量机(SVM)对决策边界分析进行验证，实验结果表明KNN-DBA识别性能优于主成分分析和基于SVM的决策边界分析.
%K 决策边界分析(DBA)
%K 特征提取
%K 最近邻
%K 支持向量机(SVM)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10550.shtml