【摘 要】
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针对多类分类问题提出了一种新的度量层分类器融合方法,为每个模式类设置多个决策模板,每个决策模板针对一种容易发生的分类错误,从而能够有效地降低错误率;此外,采用模糊系
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,北京交通大学信息科学研究所
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针对多类分类问题提出了一种新的度量层分类器融合方法,为每个模式类设置多个决策模板,每个决策模板针对一种容易发生的分类错误,从而能够有效地降低错误率;此外,采用模糊系统表示Meta层样本与各个决策模板之间的关系,能够比较准确地计算样本属于各个模式类的总分类置信度。从公用数据仓库中选取了三个较大规模数据集对新方法进行测试,并且与k-近邻规则、投票法、朴素贝叶斯法、线性规则、模板匹配法等常用的分类器融合方法进行了比较。大量实验结果表明,对于类别数在3～15之间的分类问题,该方法具有较好的综合性能。
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