1、“.....使与目标数据不同类的样本尽量远离。算法的思想来源于对稳定的近邻分类的两个简单的考虑。方面，每个训练输入数据应当与其个最相近的数据具有同样类别同样的，具有不同类别的训练输入样本应当使其尽量远离训练数据。算法训练的最后结果是训练得出样本数据上的线性变换矩阵，经过该矩阵转换后的样本数据可以满足上述两方面的要求。在实际运行过程中，这两方面的要求时通过两个函数表达式来表达的。，基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论文原稿据，可以得到下面分析结果......”。

2、“.....通过计算我们可以看出应用算法的识别精度相较于精度提高了，相较于精度提高了。从有拒绝任务的实验结果中可以得到和的平均识别精度分别是和，相较于精度提高了。结语从数据上看度量学习中大间隔最近邻算法确实在定程度上提高了人类活动识别的精度，我们在以后的研究中还可以尝试其他的度量学习算法，将其应用于需要识别分类任务的各个领域，以期算法学习了个马氏距离的目标是训练得到个空间转换矩阵最大化不同类别数据间的距离......”。

3、“.....其值表示和是否同类，也是个进制数，其值表示是否是同类中选中的最近邻，是松弛变量。在目标函数中，第项最小化所有训练样本与其所选择的近邻之间的距离。第项最大化所有样本中相同标签样本和不同标签样本之间的间隔。训练样本数据最终得到个空间转换矩阵，其目的是使查询数据按照我们的要求试数据集，训练样本集用来训练目标度量，测试数据集用于测试訓练结果。对于测试样本集来说，训练结果将数据正确分类的数量与测试样本总数的比值就是我们要的测试结果......”。

4、“.....基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论文原稿。伴随有拒绝任务的近邻伴随有拒绝任务的近邻是在近邻的基础上对数据的选择设置了定的范围，合格范围是距目标数据宽的圆形范围，超出圆形原稿。算法学习了个马氏距离的目标是训练得到个空间转换矩阵最大化不同类别数据间的距离，并且最小化相同类别数据间的距离最小化目标函数是个进制数，其值表示和是否同类，也是个进制数，其值表示是否是同类中选中的最近邻......”。

5、“.....在目标函数中，第项最小化所有训练样本与其所选择的近邻之间的距离。第项最大化所有样本中相同标签样本和不同标签样本之间的间隔。训练样本数据最终得到个空间转换矩阵，其目的是使查询数据按照我，基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论文原稿围的数据和别忽视。如果在的范围内没有目标邻居出现，我们就认为目标数据未观察到。那么目标数据的标签将由所有为观察到的数据中找到距离它最近的数据，由大多数的这个数据的类别决定目标数据的类别。考虑到需要在度量学习之后进行拒绝处理......”。

6、“.....以在辨别和拒绝任务上实现同等的准确度。拒绝半径可以通过交叉验证的方法来选择，以实现识别和拒绝任务之间期望权衡。带有大间隔最近邻算法的近邻算法简单介绍如下考虑到需要在度量学习之后进行拒绝处理，那么需要我们手动选择拒绝半径，以在辨别和拒绝任务上实现同等的准确度。拒绝半径可以通过交叉验证的方法来选择，以实现识别和拒绝任务之间期望权衡。带有大间隔最近邻算法的近邻算法简单介绍如下。数据集包含由个演员做个活动形成的个数据序列，仅从个角度拍摄的......”。

7、“.....我们需要个评价规则来描述分类效果，这个就是我们说的评估规则。将数据集分成两部分及训练是数据集和测，们的要求变换，我们可以通过选择转换后的个与目标数据最近的样本数据的类别来定义目标数据的类别。通般情况下我们设置。伴随有拒绝任务的近邻伴随有拒绝任务的近邻是在近邻的基础上对数据的选择设置了定的范围，合格范围是距目标数据宽的圆形范围，超出圆形范围的数据和别忽视。如果在的范围内没有目标邻居出现，我们就认为目标数据未观察到......”。

8、“.....由大多数的这个数据的类别决定目标数据的类。基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论文原稿中可以得到和的平均识别精度分别是和，相较于精度提高了。结语从数据上看度量学习中大间隔最近邻算法确实在定程度上提高了人类活动识别的精度，我们在以后的研究中还可以尝试其他的度量学习算法，将其应用于需要识别分类任务的各个领域，以期待它更好的表现......”。

9、“.....经过表达式的变化使距离变小另个是处理与目标数据具有不同类别且距离较小，处理后使其远离目标数据。这里有个问题，就是大和小的标准，此时需要引入新的概念来定义大和小。規则查找测试集中与查询动作相同的所有数据。实验结果和算法在数据集和数据集在上的运行结果分别如表所示。分析在数据集实验数据，可以得到下面分析结果。和。基于大间隔最近邻算法的人类活动识别研究论文原稿。規则查找测试集中与查询动作相同的所有数据......”。