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公平划分基础分类：FairGLVQ
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内容提要
本文研究划分和原型模型的公平性，提出适用于多种公平性定义的通用框架。开发了公平学习向量量化（LVQ）方法，并通过理论和实际数据验证其在公平机器学习中的重要性和实用性。
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关键要点
- 研究划分和原型模型的公平性问题。
- 提出适用于多种公平性定义的通用框架。
- 开发了公平学习向量量化（LVQ）方法。
- 通过理论和实际数据验证LVQ方法的重要性和实用性。
- 与现有算法进行比较，展示LVQ的优势。
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