基于 Boltzmann 间隔的 kNN 分类近似指数收敛率

研究人员提出了一种名为 Boltzmann 间隔（Boltzmann margin）的新条件，弥合了 Tsybakov 间隔与 Massart 间隔之间的理论差距。该条件比 Massart 间隔更弱，且在适当条件下强于 Tsybakov 间隔并继承其特性。将其应用于 kNN 分类器分析后，研究首次建立了 kNN 分类的近似指数收敛率，并给出了数值实验证据支持主要理论结论。