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Bagging using an Optimal Distance Metric

机译:使用最佳距离度量标准进行装袋

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摘要

We experiments with bagging kNN experts using an optimal distance metric. The aim is to establish whether bagging kNN is useful when a better metric is used. Our results, on 5 data sets, indicate that both the single expert and bagging results improve due to this metric, with the exception of small learning sets. However, the improvement is not consistent for all data sets and learning set sizes.
机译:我们使用最佳距离指标与袋装kNN专家进行了实验。目的是确定当使用更好的度量标准时,装袋kNN是否有用。我们在5个数据集上的结果表明,除小学习集外,单个专家和装袋结果均因该指标而提高。但是,对于所有数据集和学习集大小,改进并不总是一致的。

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