Doktorarbeit / Dissertation, 2018
138 Seiten
This thesis focuses on reducing the computational requirements of the nearest neighbor classifier, a fundamental algorithm in pattern recognition and machine learning. The primary objective is to develop and evaluate efficient techniques for improving the computational efficiency of the nearest neighbor classifier, particularly in handling large datasets.
The key themes explored in this thesis include nearest neighbor classifier, computational efficiency, data dimensionality reduction, feature selection, feature extraction, pattern recognition, machine learning, and performance evaluation.
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