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题名基于多分类问题处理机制的研究
被引量：1
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作者
李浩
舒炫煜
何楚
田恬恬
王胜春
张锦
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机构
湖南师范大学信息科学与工程学院
湖南师范大学数学与统计学院
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出处
《电脑知识与技术》
2018年第12X期230-231,共2页
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基金
湖南省普通高等学校教学改革研究项目(湘教通[2018]436号)
湖南省自然科学基金(2018JJ3351)
+13 种基金
教育部产学合作协同育人项目(201702001043
201801037136)
湖南省教育厅资助科研项目(15B137
15K082
16C0084)
湖南省学位与研究生教育教学改革研究项目(JG2015B041
JG2018A012)
湖南师范大学教学改革项目([2018]51号文
No.53
No.55)
湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目
国家级大学生创新创业训练计划支持项目(201810542013)
湖南省社科联重点项目(ZK2018009)
湖南省教育科学"十三五"规划课题(XJK17CZY108)
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文摘
K近邻算法是一种高效且易实现的监督型机器学习算法。对于多分类问题通常将多分类任务拆解为多个二分类任务进行求解,一般采取OVO(一对一)及OVA(一对多)两种机制进行解决。该文主要在鸢尾花数据集上,对两种方式进行比较,仿真结果表明,采用这两种不同的方式处理多分类问题,结果是一致的,但各有优劣。
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关键词
一对一策略
一对多策略
K近邻算法
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Keywords
one versus one strategy
one versus all strategy
K nearest neighbor algorithm
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机
被引量：8
- 2
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作者
周广悦
李克文
刘文英
苏兆鑫
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机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第4期628-636,共9页
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基金
国家自然科学基金No.61673396
山东省自然科学基金No.ZR2017MF032。
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文摘
孪生支持向量机(TWSVM)是在支持向量机(SVM)的基础上产生的一种高效二分类算法,由于现实中存在的问题大多数是多分类的,将二分类孪生支持向量机扩展到多分类孪生支持向量机(MTWSVM)是非常重要的。目前常用的MTWSVM一般是基于“一对一”策略,但该策略中各子分类器都采用相同的惩罚参数以及核参数,忽略了不同子分类器之间的差异,不能使其发挥最好的作用。通过提出一种基于混合参数的多分类孪生支持向量机(MP-MTWSVM),为不同的子分类器选取合适的参数,保持分类器的多样性,进而根据“一对一”策略构建MTWSVM。TWSVM本就面临着参数难确定的问题,而MP-MTWSVM算法又引入了大量的参数,通过灰狼算法(GWO)对MP-MTWSVM的参数进行寻优,进一步提出了基于灰狼优化的混合参数多分类孪生支持向量机(GWO-MP-MTWSVM)。通过实验表明,GWO可以快速找到各子分类器的最优参数,并进一步提升了算法的准确率。
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关键词
多分类孪生支持向量机(MTWSVM)
一对一策略
混合参数
灰狼优化(GWO)
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Keywords
multi-classification twin support vector machine(MTWSVM)
one-versus-one strategy
mixed parameter
grey wolf optimizer(GWO)
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于LS-SVM的多标签分类算法
被引量：6
- 3
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作者
殷会
许建华
许花
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机构
南京师范大学计算机科学与技术学院
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出处
《南京师范大学学报（工程技术版）》
CAS
2010年第2期68-73,共6页
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基金
国家自然科学基金(60875001)
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文摘
多标签分类是指部分样本同时归属多个类别.基于数据分解的算法因训练速度快、性能良好而得到广泛的应用.本文采用一对一分解策略,将k标签数据集分解为k(k-1)/2个两类单标签和两类双标签的数据子集.对每一训练子集统一用LS-SVM模型建立子分类器,当出现双标签样本时将其函数值设为0,并确定适当的分类阈值.对情感、景象和酵母数据集的实验结果表明,本文算法的某些性能指标优于现有一些常用的多标签分类方法.
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关键词
LS-SVM
多标签分类
一对一分解
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Keywords
LS-SVM
multi-label classification
one versus one decomposition strategy
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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