[发明专利]基于样本边界值及集成多样性的数据分类方法在审
| 申请号： | 202110169621.2 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112906779A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 刘星成;沈子雄;刘异橦 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于样本边界值及集成多样性的数据分类方法，包括如下：将初始数据集划分为训练集、验证集、测试集；对训练集行处理，得到采样集；对每个采样集采用基分类器进行训练，得到集成系统；利用集成系统对验证集进行分类，得到验证集的分类预测结果矩阵；根据分类预测结果矩阵进行统计得到投票数向量、验证集样本个数，计算出基分类器池中的每个分类器的平均边界值；计算关于数据集标签类别的概率分布，并引入J‑S散度，计算得到某个基分类器与其它基分类器之间的平均差异程度；结合平均边界值、平均差异程度进行综合度量，得到新的集成系统，通过选取得到分类器子集合；利用分类器子集合对测试集进行分类预测，获取分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 边界 集成 多样性 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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