有序決策樹(shù)在SOCA下的擴(kuò)展及模糊有序決策樹(shù)的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、簡(jiǎn)單有序分類方法(SOCA: Simple Ordinal Classification Approach)是Frank和Hall提出的通用方法，任何能給出樣例概率估計(jì)的分類算法，如C4.5算法、K-近鄰算法(KNN:k-Nearest Neighbor)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM:Extreme Learning Machine)算法等都能應(yīng)用該方法來(lái)解決有序分類問(wèn)題。但在SOCA中，只有決策屬性的序信息被用于分類，而沒(méi)有考慮條件屬性的序信

2、息。但是我們的實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)條件屬性的序信息能夠改進(jìn)分類算法的泛化能力。針對(duì)上述問(wèn)題，本文將SOCA推廣到有序決策樹(shù)上，提出了一種改進(jìn)的有序分類算法，該算法同時(shí)考慮了條件屬性和決策屬性的序信息。另外，本文還分析了SOCA對(duì)基本分類算法(如C4.5算法、K-近鄰算法和ELM等)的敏感性。
　　另外，我們還將有序決策樹(shù)推廣到了模糊環(huán)境，提出了一種模糊有序分類算法。并對(duì)本文提出的算法的性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文提出的算法是行之有

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