基于最小k 近邻错分率编码确定方法及其在多类分类中的应用
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空军工程大学导弹学院研究生二队

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周进登

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国家自然科学基金资助项目


Designing of output codes based on minimal ?? nearest neighbor classifying
error and its application in multi-class classification
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    摘要:

    构造输出编码矩阵是将多类分类问题分解为多个两类分类问题的有效方法之一, 如何判断一个编码阵的好
    坏是此类问题的关键. 提出以最小?? 近邻错分率作为评价标准, 把构造问题简化为一个搜索问题. 在?? 类的所有二
    类划分空间中, 通过行交换规则和有限启发式搜索策略搜索出?? 近邻错分率最小的? 个二类划分, 并依据编码规则
    得到最终输出编码矩阵. 实验中用人工数据集和UCI 数据集分别测试, 通过与几种经典的编码方法比较, 结果表明该
    编码方法能在编码长度较小情况下得到更好的分类效果.

    Abstract:

    Generating the matrix of output codes is one of the most effective methods to reduce multiclass to binary. How to
    establish the effect of coding matrix is the key to solve this problem. Therefore, the ??-nearest neighbor classifying error rateis
    taken as a metewand, which can translate construction issue into searching problem. The matrix of standard output codes is
    generated by using ? binary partitions based on row-exchange rule and limited heuristic search strategy in the space of ??
    classes. Experimental results on artificial data and UCI with logistic linear classifier(loglc) and support vector machine(SVM)
    as the binary learner show that the proposed method has better performance of classification with shorter length of coding
    matrix.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周进登, 王晓丹.基于最小k 近邻错分率编码确定方法及其在多类分类中的应用[J].控制与决策,2011,26(9):1295-1302

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  • 收稿日期:2010-05-17
  • 最后修改日期:2010-08-17
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  • 在线发布日期: 2011-09-20
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