[发明专利]一种贝叶斯决策思想与近邻集结合的代价敏感分类方法在审
| 申请号： | 202010466149.4 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111783828A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 王宇;杨浩 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N7/00;G06N20/10 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种贝叶斯决策思想与近邻集结合的代价敏感分类方法，通过近邻集的特点，生成各个类的误分代价值，得到误分代价最小的分类结果。相比于传统的代价敏感算法，本发明从算法本身的结构出发进行调整生成决策函数，误分风险不单纯依赖于误分代价值，更与样本之间的实际距离有关，对于代价值的判断更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 贝叶斯 决策 思想 近邻 集结 代价 敏感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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