10.3969/j.issn.1001-506X.2012.07.38
基于混淆矩阵的自适应纠错输出编码多类分类方法
利用纠错输出编码(error-correcting output code,ECOC)作为分解框架,把多类问题转化为二类问题进行求解,是目前解决多类分类的有效手段之一.如何构造基于数据的分解框架是应用此类方法的重点.为此,提出一种自适应纠错输出编码构造方法,利用混淆矩阵计算多类问题中各类别的相关性,基于Fisher准则找出最有利于分类的类别组合,最后根据组合方案构建类别的二类划分并最终形成输出编码.实验中分别对UCI数据集和3种一维距离像数据集进行测试,通过与几种经典的编码方法比较,结果表明该编码方法可以显著提高分类器的性能和稳健性.
模式识别、多类分类、纠错输出编码、混淆矩阵、Fisher准则
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60975026资助课题
2012-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1518-1524
