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巴托什·克劳奇克;Woźniak，Michał;Cyganek、Bogusław

一类分类的基于聚类的集成。 （英语） Zbl 1335.68205号

信息科学。 264, 182-195 (2014).
摘要：本文提出了一种新的基于加权单类支持向量机（OCSVM）的多类分类器。我们表明，将目标类分解为原子子集，并将其用作单类分类器的输入，可以得到高效、稳定的识别算法。该系统扩展了我们以前在结合OCSVM分类器以解决单类和多类分类任务方面的工作。这项工作的主要贡献是为类分解和分类器输出组合提供了新的体系结构。基于大量计算实验的结果，我们表明，对于单个类别，该方法优于OCSVM，对于多类别分类问题，该方法也优于多类别SVM。其他优点是所建议解决方案的高度并行结构，这有助于并行训练和执行阶段，并且控制参数的数量相对较少。

引用于6文件

MSC公司：

68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

一级分类;多分类器系统;分类器集成;群集;软计算

软件：

e1071号;科恩拉布;SHOGUN公司;R（右）;伦敦银行支持向量机
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Krawczyk}等人，《信息科学》。264182-195（2014年；Zbl 1335.68205）
全文： 内政部

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