【摘 要】
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简单有序分类方法(SOCA:Simple Ordinal Classification Approach)是Frank和Hall提出的通用方法,任何能给出样例概率估计的分类算法,如C4.5算法、K-近邻算法(KNN:k-Nearest N
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简单有序分类方法(SOCA:Simple Ordinal Classification Approach)是Frank和Hall提出的通用方法,任何能给出样例概率估计的分类算法,如C4.5算法、K-近邻算法(KNN:k-Nearest Neighbor)和极限学习机(ELM:Extreme Learning Machine)算法等都能应用该方法来解决有序分类问题。但在SOCA中,只有决策属性的序信息被用于分类,而没有考虑条件属性的序信息。但是我们的实验研究发现条件属性的序信息能够改进分类算法的泛化能力。针对上述问题,本文将SOCA推广到有序决策树上,提出了一种改进的有序分类算法,该算法同时考虑了条件属性和决策属性的序信息。另外,本文还分析了SOCA对基本分类算法(如C4.5算法、K-近邻算法和ELM等)的敏感性。另外,我们还将有序决策树推广到了模糊环境,提出了一种模糊有序分类算法。并对本文提出的算法的性能进行了实验分析,实验结果显示本文提出的算法是行之有效的。
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