基于余弦相似性的m-类分类器设计与算法实现

摘要：

多分类问题是机器学习领域中重点研究对象之一,如何将2分类问题的解决方法推广到多分类问题是近几年研的热点.论文利用余弦相似性来刻画样本点的相似度并将余弦相似性引入到2-类分类器,在此基础上构建了肝类分类器,即基于余弦相似性的多类分类器.通过UCI数据集上的实验分析可知,CSMC达到了与现有多类分类器相当的分类性能,为处理多分类问题提供了新思路,具有较好的科研和应用价值.

关键词：多类分类、余弦相似性、分类器、机器学习

所属期刊栏目：42

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60863005,61262006;贵州省科学技术基金黔科合J字[2012]2125号;贵州大学引进人才科研项目编号:贵大人基合字201114号;贵州省科技攻关计划项目编号:黔科合GY20113074

在线出版日期：2014-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：351-354