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Speeding Up Optimum-Path Forest Training by Path-cost Propagation

Adriana S. Iwashita; João P. Papa; Alexandre X. Falcão; Roberto A. Lotufo; Victor M. de Araujo; Victor H. Costa de Albuquerque

In this paper we present an optimization of the Optimum-Path Forest classifier training procedure, which is based on a theoretical relationship between minimum spanning forest and optimum-path forest for a specific path-cost function. Experiments on public datasets have shown that the proposed approach can obtain similar accuracy to the traditional one but with faster data training.


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