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上册1

第1章 近邻分类方法及其演变1

1.1 分类概念、算法1

1.2 经典的近邻分类方法及其演变16

参考文献24

第2章 近邻模型系列方法及其应用29

2.1 k近邻模型分类算法29

2.2 基于权重k近邻模型的数据简化与分类39

2.3 模糊k近邻模型算法在可预测毒物学上的应用50

2.4 最近邻分类的多代表点学习算法62

2.5 改进的k近邻模型方法在文本分类中的应用72

2.6 部分模糊聚类的最近邻分类方法87

参考文献96

第3章 近邻模型的增量学习方法及其应用102

3.1 基于kNN模型的增量学习算法102

3.2 增量kNN模型的修剪策略研究112

3.3 基于增量kNN模型的分布式入侵检测架构122

3.4 基于kNN模型的层次纠错输出编码算法131

参考文献142

下册149

第4章 概念漂移数据流分类方法及其应用149

4.1 IKnnM-DHecoc：一种解决概念漂移问题的方法149

4.2 基于混合模型的数据流概念漂移检测164

4.3 面向高速数据流的集成分类器算法182

4.4 一种适应概念漂移数据流的分类算法192

4.5 基于少量类标签的概念漂移检测算法202

4.6 半监督层次纠错输出编码算法216

参考文献228

第5章 子空间近邻分类方法及其应用237

5.1 类依赖投影的文本分类方法237

5.2 多代表点的子空间分类算法253

5.3 基于投影原型的文本分类方法263

5.4 复杂数据的最优子空间分类方法280

5.5 基于特征子空间的概念漂移检测算法293

5.6 基于子空间集成的概念漂移数据流分类算法301

参考文献313

第6章 近邻方法的扩展及其应用320

6.1 基于空间覆盖的相似性度量及其对应的分类算法320

6.2 基于空间覆盖的相似性度量的特征选择算法333

6.3 基于空间覆盖的相似性度量的层次聚类算法340

6.4 基于类别子空间距离加权的互k近邻算法347

6.5 针对类属性数据加权的MKnn算法356

6.6 属性加权的类属数据近邻分类364

参考文献378