代表选举的分类策略对比

有学者已提出了针对名词型数据的基于代表的邻域覆盖的分类算法。在该算法中,当有不止一个有效代表距未分类对象最近时,采取简单的投票策略来决定待分类对象的类标签。简单的投票策略忽略了每个代表对未分类对象的影响能力不同。针对这个问题本文提出了基于密度和基于规模的分类策略。通过实验对简单的投票策略、基于密度的分类策略、基于规模的分类策略的分类性能做了对比。