伊戈尔·波多拉克。;亚当·罗曼 核心：针对多类分类问题的有监督和无监督训练方法的融合。 （英语） Zbl 1428.68252号 PAA，模式分析。申请。 14，第4期，395-413（2011）. 摘要：本文详细描述了一个层次分类器（HC）模型。原始分类问题被分解为几个子问题，并为每个子问题构建弱分类器。子问题由来自整个输出类集合的子集的示例组成。对于这个分类框架来说，生成的子问题必须重叠，即一些单独的类可能属于多个子问题。这种方法可以降低总体风险。为子问题构建的单个分类器很弱，即其准确度仅略高于随机分类器的准确度。本文推广了多类模型的弱性概念。它比目前提出的方法更直观。在所描述的HC模型中，在训练单个节点后，使用聚类算法将其问题分解为多个子问题。它负责选择分类相似的类。本文的主要研究范围是寻找最合适的聚类方法。对一些算法进行了定义和比较。最后，我们将整个HC与其他机器学习方法进行了比较。 引用于1文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：等级分类法;神经网络;多类别分类;聚类算法;人脸识别 软件：PRMLT公司;UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.T.Podolak}和\textit{A.Roman}，PAA，模式分析。申请。14，第4号，395--413（2011；Zbl 1428.68252） 全文： 内政部 参考文献： [1] Bishop C（2006）模式识别和机器学习。柏林施普林格·Zbl 1107.68072号 [2] Byun，H。；Lee，Sw，《支持向量机模式识别应用调查》，《国际J模式识别Artif Intell》，17，3，459-486（2003）·doi:10.1142/S021801403002460 [3] 周，Yy；Shapiro，Lg，一种分层多分类器学习算法，模式分析应用，6150-168（2003）·doi:10.1007/s10044-002-0187-1 [4] Christiani N，Shawe-Taylor J（2000）支持向量机和其他基于核的学习方法。剑桥大学出版社 [5] Ciampi，A。；Lechevallier，Y。；利马，Mc；Marcos，Ag，基于似然比统计的不同亚群的层次聚类：聚类海量数据集的应用，Pattern Anal Appl，11，199-220（2008）·doi:10.1007/s10044-007-0088-4 [6] Dara，R。；卡梅尔，M。；Wanas，N.，《多分类器系统中的数据依赖性》，《模式识别》，421260-1273（2009）·Zbl 1183.68526号 ·doi:10.1016/j.patcog.2008.11.035 [7] Day，W。；Edelsbrunner，H.，凝聚层次聚类方法的高效算法，J Classif，1,1,7-24（1984）·Zbl 0563.62034号 ·doi:10.1007/BF01890115 [8] Dietterich，T。；Bakiri，G.，《通过纠错输出代码解决多类学习问题》，J Artif Intell Res，2263-286（1995）·兹比尔0900.68358 [9] 艾布尔，G。；Pfeiffer，Kp，弱分类器的多类增强，J Mach Learn，6189-210（2005）·兹比尔1222.68188 [10] 弗伦德，Y。；Schapire，Re，《在线学习的决策理论推广及其在助推中的应用》，《计算系统科学杂志》，55，119-139（1997）·Zbl 0880.68103号 ·doi:10.1006/jcss.1997.1504 [11] Fritzke B（1995）一个成长的神经气体网络学习拓扑。收录：Tesauro G、Touretzky DS、Leen TK（eds）《神经信息处理系统进展》，第7卷。麻省理工学院出版社，剑桥，第625-632页 [12] Fritzke B（1997）可以遵循非平稳分布的自组织网络。摘自：Gerstner W、Germond A、Hasler M、Nicoud JD（eds）人工神经网络国际会议。LNCS，第1327卷。纽约州施普林格，第613-618页 [13] Hastie T、Tibshirani R、Friedman J（2001）《统计学习的要素》。施普林格，纽约·Zbl 0973.62007号 [14] Haykin S（2009）《神经网络：综合基础》。新泽西州普伦蒂斯·霍尔·Zbl 0828.68103号 [15] Jolliffe IT（2002）《主成分分析》，第2版。施普林格，纽约·Zbl 1011.62064号 [16] Kearns M，Valiant L（1989）学习布尔公式和有限自动机的密码限制。摘自：第21届ACM计算理论年会论文集。纽约ACM出版社，第434-444页·Zbl 0807.68073号 [17] 库马尔，S。；Ghosh，J。；Crawford，M.，用于高光谱数据分析的多分类器层次融合，模式分析应用，5，210-220（2005）·Zbl 1024.68094号 ·doi:10.1007/s100440200019 [18] Newman DJ、Hettich S、Blake CL（1998）UCI机器学习数据库库。http://www.ics.uci.edu/mlearn/MLRepository.html [19] Podolak，It，具有重叠类组的层次分类器，Expert Syst Appl，34，1，673-682（2008）·doi:10.1016/j.eswa.2006.10.007 [20] Podolak IT，Bartocha K（2009），具有不断增长的神经气体聚类的层次分类器。收录：Kolehmainen M，Toivanen P，Beliczynski B（eds）自适应和自然计算算法。LNCS，第5495卷。纽约州施普林格，第283-292页 [21] Podolak IT，Roman A（2009）分类理论中的弱点新概念。收录：Kurzynski M，Wozniak M（编辑）计算机识别系统，第3卷。《智能和软计算的进展》，第57期。纽约州施普林格，第239-245页 [22] Podolak IT，Roman A（2010）层次分类器的理论基础和实际结果。计算智能（已提交） [23] Rokach，L.，分类任务的分解方法：元分解框架，模式分析应用，9257-271（2006）·doi:10.1007/s10044-006-0041-y [24] Schapire，Re，《弱可学习性的力量》，《马赫学习》，第5期，第197-227页（1990年） [25] 夏皮雷，Re；Singer，Y.，《使用可信度预测改进增压算法》，《马赫数学习》，37，3，297-336（1999）·Zbl 0945.68194号 ·doi:10.1023/A:1007614523901 [26] Setiono，R.，使用交叉验证构建前馈神经网络，神经计算，132865-2877（2001）·Zbl 0986.68874号 ·doi:10.1162/089976601317098565 [27] Tresp V（2001）委员会机器。收录：神经网络信号处理手册。博卡拉顿CRC出版社 [28] Xi D，Podolak IT，Lee SW（2002）人脸成分提取和支持向量机人脸识别。收录：第五届IEEE自动人脸和手势识别国际会议论文集。IEEE计算机学会，第76-81页 [29] Zwitter M，Sokolic M（1988）主要肿瘤数据集，来自卢布尔雅那肿瘤研究所大学医学中心的医学数据 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。