El vecino más próximo es uno de los clasificadores más populares, y se ha utilizado con éxito en el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Uno de los inconvenientes de kNN es su bajo rendimiento cuando las distribuciones de clase se solapan. Recientemente, se ha propuesto el algoritmo de centro de probabilidad local (LPC) para resolver este problema; su idea principal es dar peso a las muestras según su probabilidad posterior. Sin embargo, LPC funciona mal cuando el valor de k es muy pequeño y se utilizan conjuntos de datos de mayor dimensión. Para hacer frente a este problema, este artículo sugiere que el gradiente de la función de probabilidad posterior puede estimarse bajo una suposición suficiente. La propiedad teórica es beneficiosa para calcular fielmente el producto interno de dos vectores. Para aumentar el rendimiento en conjuntos de datos de alta dimensión, se utilizan la ventana multidimensional de Parzen y el método de Euler-Richardson, y en este trabajo se desarrolla un nuevo clasificador basado en centros de probabilidad locales. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto ofrece un rendimiento estable con un amplio rango de k para su uso, un rendimiento robusto frente a problemas de solapamiento y un buen rendimiento frente a la dimensionalidad. El teorema propuesto puede aplicarse a problemas matemáticos y otras aplicaciones. Además, el método propuesto es un clasificador atractivo por su simplicidad.
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