糾錯輸出編碼算法的研究及共應(yīng)用.pdf

1、在眾多數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中,多分類器融合技術(shù)是近幾年來的研究熱點(diǎn),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(dá)到比個體分類器更好的分類精度和魯棒性,受到許多學(xué)者的關(guān)注。而使用此技術(shù)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(shù)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(lǐng)域得到應(yīng)有。
　　 本文探討了傳統(tǒng)

2、糾錯輸出編碼算法的特點(diǎn)與存在問題,對其進(jìn)行改進(jìn)與擴(kuò)充,從編碼過程、融合策略、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、動態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境等方面拓展其應(yīng)用領(lǐng)域,設(shè)計并實現(xiàn)相應(yīng)的改進(jìn)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(xué)習(xí)技術(shù),提高數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。
　　 (2)基于KNN模型的層次糾錯輸出編碼算法(KNNM-HECOC),改進(jìn)融合方式,提高分類器的性能。
　　 (3)一種解決概念漂移問