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文檔簡介
1、在眾多數(shù)據(jù)挖掘技術中,多分類器融合技術是近幾年來的研究熱點,它利用多個分類器來解決問題,可以顯著提高系統(tǒng)的泛化能力,達到比個體分類器更好的分類精度和魯棒性,受到許多學者的關注。而使用此技術解決多類分類問題更是一個急需解決的問題。糾錯輸出編碼算法是多分類器融合技術中一個用于解決多類分類問題的典型算法,它將一個多類分類問題分解為若干個二類分類問題,利用多個單分類器的融合模型來處理多類問題,并在許多領域得到應有。
本文探討了傳統(tǒng)
2、糾錯輸出編碼算法的特點與存在問題,對其進行改進與擴充,從編碼過程、融合策略、半監(jiān)督學習、動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境等方面拓展其應用領域,設計并實現(xiàn)相應的改進算法。主要工作包括:
(1)半監(jiān)督層次糾錯輸出編碼算法(Semi-HECOC),使用層次編碼和半監(jiān)督學習技術,提高數(shù)據(jù)的適應性。
(2)基于KNN模型的層次糾錯輸出編碼算法(KNNM-HECOC),改進融合方式,提高分類器的性能。
(3)一種解決概念漂移問
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