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机译:在功能分区中按多数表决进行分类
School of Computing Science and Engineering, VIT University, Vellore-632014, India;
Department of Computer Science and Automation, Indian Institute of Science, Bangalore-12, India;
School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore-632 014, India;
curse of dimensionality; classification; support vector machine; SVM; non-negative matrix factorisation; NNMF; nearest neighbour classifier;
机译:使用投影追踪,多数投票和神经网络的基于特征和决策融合方法的超维数据分类
机译:大多数投票集合学习的协作驾驶风格分类方法加强分类性能
机译:多数规则下的相关性,划分性和决定性投票的可能性
机译:基于模糊多数投票规则的模糊分区组合方案
机译:身份和代理:新民主国家的多数和少数民族投票
机译:基于多数投票集成神经网络的计算机视觉系统对三个鹰嘴豆品种的自动分类
机译:图1:平均准确性$ bar { rm chi} $的贝叶斯分类方法(实线)和使用相同的志愿者(虚线)(a)和贝叶斯方法的试验百分比的大多数投票优于大多数投票(b)作为用于分类的平均平均志愿者的平均平均数量的函数。
机译:关于多数规则的两篇论文:中等偏好多数规则的连续性。选举结果与概率投票和纳什社会福利最大值