杜阿尔特·席尔瓦，A.佩德罗 监督分类的优化方法。 （英语） Zbl 1403.62114号 欧洲药典。物件。 261，No.2，772-788（2017）. 摘要：监督分类问题是应用数据分析中最古老、最经常出现的问题之一，一直以来都是从许多不同的角度进行分析的。当重点放在以最小分类成本开发分类规则的总体目标上时，监督分类可以理解为一个优化问题。另一方面，当重点是建模未来未知实体分类中涉及的不确定性时，可以将其表述为统计问题。其他特别关注监督分类的模式识别和机器学习方面的观点也有很长的历史，产生了有影响力的见解和不同的方法。在这篇综述中，将讨论和比较两种与优化理论密切相关的监督分类方法。特别是，我们将回顾基于数学规划模型的方法，这些模型优化了与错误分类错误（或成本）最小化的真实目标相关的可观察标准，以及从真实错误分类错误的已知界限最小化中导出的方法。前一种方法被称为监督分类的数学规划方法，而后一种方法是众所周知的分类支持向量机的起源。在整个审查过程中，将考虑两组以及一般的多组问题，审查结束时将讨论该领域最有希望的研究方向。 引用于9文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 90 C90 数学规划的应用 关键词：多元统计;判别分析;数学程序设计;支持向量机 软件：SVM灯;伦敦银行支持向量机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.P.Duarte Silva}，欧洲期刊Oper。第261号决议，第2号，772--788（2017；Zbl 1403.62114） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Adem，J。；Gochet，W.，《基于数学编程的启发式算法用于改进多类监督分类问题的LP生成分类器》，《欧洲运筹学杂志》，168，1，181-199（2006）·Zbl 1078.90067号 [2] 艾哈迈迪，M。；Raiszadeh，F.M.，《预测商业统计中的成绩不佳》，教育和心理测量，50，4923-929（1990） [3] 奥尔特曼，E。；Alvery，R。；艾森贝斯，R。；辛基，J.，《分类技术在商业、银行和金融中的应用》（1980），日本工业出版社：日本工业出版社，康涅狄格州格林威治 [4] 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