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公开(公告)号：CN119474977A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411550391.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明的目的就是为了克服用户只能看到训练结果，并不能看到查询集和支持集之间的关系以及不能对支持集里的样本进行筛选，提供了一种直观形象、可以在分类过程中观察支持集对分类结果影响的可视化办法。为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种基于可视化重构的少样本分类方法，用以在样本集很少的情况下，通过交互的方法来提高支持集的质量并提高分类结果，包括以下步骤：S1、查询集样本的重构；S2、支持集样本的相似矩阵可视化生成；S3、支持集样本的推荐算法；S4、替换过程的类内，类间聚合程度的可视化生成。
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