徐，G。；Papageorgiou，L.G。 用于多类数据分类的MILP模型。 （英语） Zbl 1113.90107号 Bogle，I.D.L.（编辑）等人，《优化设计和操作中的计算机辅助方法》。论文基于2006年2月15日至17日在立陶宛维尔纽斯举行的研讨会上的陈述。新泽西州哈肯萨克：世界科学（ISBN 981-256-909-X/hbk）。计算机与运筹学丛书7，15-20（2006）。 摘要：本文提出了一种基于超盒的多类数据分类方法，该方法使用混合整数线性规划（MILP）模型。与其他判别分类器相比，该方法采用超盒来捕获不相交区域，并定义每个类的边界，以最小化总的误分类样本。指定非重叠约束以避免属于不同类的框重叠。为了提高训练和测试的准确性，提出了一种将多个盒子分配给单个类的迭代求解方法。最后，通过机器学习数据库中的两个示例验证了该方法的适用性。根据计算结果，与各种标准分类器相比，我们的方法在预测精度方面具有竞争力。关于整个系列，请参见[Zbl 1103.90009号]。 MSC公司： 90立方厘米 混合整数编程 91C20个 社会和行为科学中的集群 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：MILP公司；超盒；多个类 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Xu}和\textit{L.G.Papageorgiou}，爵士。计算。操作。第7、15--20号决议（2006年；兹bl 1113.90107）