【摘 要】
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分类问题是常见的数据分析问题之一,在分类问题中常出现不同类别类间重叠、非线性可分的情形,这使得传统分类方法在对非线性可分的数据进行分类时效果较差。根据这类数据的特
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“我国保险业发展的动态评价研究与应用”(2072018108)
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分类问题是常见的数据分析问题之一,在分类问题中常出现不同类别类间重叠、非线性可分的情形,这使得传统分类方法在对非线性可分的数据进行分类时效果较差。根据这类数据的特点,同时将一元核密度估计特征变换与二元核密度估计的特征变换,用于构建决策边界的模型。这样能够有效地解决变量间存在一定相关关系情形下的二分类非线性可分问题。更进一步,采用One-vs-One的方法将已有的FANS方法和新提出的ADOE-FANS方法扩展,以解决多分类非线性可分问题。模拟验证和实例验证结果均表明,新提出的ADOE-FANS方法以及扩展
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