基于子类划分和粒子群优化的自适应编码多类分类方法

摘要：

纠错输出编码(ECOC)可以有效地解决多类分类问题.基于数据的编码是主要的编码方法之一.对此,提出一种基于于类划分和粒于群优化(PSO)的自适应编码方法,利用混淆矩阵衡量各类别的相关性,基于规则的方法对类别进行自适应组合,根据组合方案构建类别的二类划分并最终形成编码矩阵,通过引入PSO算法寻找最优阈值,从而得到最优编码矩阵.实验结果表明,所提出的编码方法可以得到更好的分类性能.

关键词：模式识别、纠错输出编码、多类分类、于类划分、粒于群优化

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273275

在线出版日期：2018-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：211-218