【摘 要】
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提出一种基于均矢量相似性的机器学习样本集分割方法（MSSS）,根据样本集中每个样本矢量与均矢量之间的余弦相似性,将样本划分成训练集和测试集。为评价MSSS方法性能,分别用随机
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,中南大学湘雅医学院
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提出一种基于均矢量相似性的机器学习样本集分割方法（MSSS）,根据样本集中每个样本矢量与均矢量之间的余弦相似性,将样本划分成训练集和测试集。为评价MSSS方法性能,分别用随机分割法（RSS）和MSSS方法,按不同比例划分来自UCI的4个数据集,对产生的训练集-测试集进行Hotelling T^2检验;另外,采用得到的训练集对分类BP神经网络进行训练,以相应的测试集测试神经网络。研究结果表明：对用RSS划分4个数据集产生的训练集-测试集进行Hotelling T^2检验,发现均存在F值超出界值的现象,而MS
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