《表4 UETKNN、BT、ULBT算法下SA200随t的变化规律》

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《一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法》

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实验结果也表明，由于UETKNN使用的数据集最全面，而BT与ULBT为了追求运算速度而在预测能力上略低于UETKNN.对比BT与ULBT，显然ULBT的有明显的性能提升.这表明，ULBT折中了预测准确率与计算效率，在尽量保证预测精度的前提下，能够极大地降低计算量.