ENN: Método de Vizinhos Mais Próximos Estendido para Pesquisa em Reconhecimento de Padrões

Este artigo apresenta um novo método de classificação supervisionada - o vizinho mais próximo estendido (ENN) - que prevê padrões de entrada de acordo com o ganho máximo de coerência intra-classe. Ao contrário do método clássico de k-vizinhos mais próximos (KNN), no qual apenas os vizinhos mais próximos de uma amostra de teste são usados para estimar uma associação a um grupo, o método ENN faz uma previsão em um estilo de "comunicação bidirecional": considera não apenas quem são os vizinhos mais próximos da amostra de teste, mas também quem considera a amostra de teste como seus vizinhos mais próximos. Ao explorar as estatísticas generalizadas por classe de todos os dados de treinamento, assumindo iterativamente todas as possíveis associações de classe de uma amostra de teste, o ENN é capaz de aprender com a distribuição global, melhorando assim o desempenho no reconhecimento de padrões e fornecendo uma técnica poderosa para uma ampla gama de aplicações de análise de dados.