近邻分类方法及其应用 上

本书是福建师范大学数据挖掘与网络内容安全实验室开展近邻分类理论方法与应用方面的系统研究，所取得的成果汇编。在理论方法方面，研究团队提出了基于近邻思想的相似性度量新方法并将之推广到类属型数据，提出了增量学习、多代表点学习和子空间近邻分类等新方法；应用研究涵盖了毒性物质预测、特征选择、文本分类以及数据流分类等近邻分类的新应用领域。本书将有关研究成果集结成册，以飨读者。