10.3969/j.issn.1001-506X.2015.08.30
基于SVDD的层次纠错输出编码研究
纠错输出编码能有效地将多类问题分解为一系列二类子问题进行求解,已受到众多机器学习研究者的关注。如何构建基于数据的编码矩阵是编码方法确定的关键。针对此问题,基于Fisher原理,提出一种基于支持向量数据描述(support vector domain description,SVDD)的层次纠错输出编码构造方法(hierarchical error-correcting output codes, HECOC)。该方法首先采用SVDD计算各类别的可分程度,从而得到由不同子类构成的二叉树;然后分别对二叉树的各层结点进行编码并最终形成层次输出编码。在仿真实验中,对不同子类类群划分构成的基分类器的可分性进行了对比,结果表明,该编码方法能在保证分类精度的同时,提高基分类器之间的差异性和纠错输出编码的容错能力。
多类分类、纠错输出编码、类间可分性、支持向量数据描述
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60975026,61273275资助课题
2015-08-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1916-1921