摘要: 纠错输出编码是一种解决多类分类问题的有效方法,但其编码矩阵只对类进行编码且都采用事先构造出来的统一形式,适应性较差。为此,提出一种新颖的层次纠错输出编码算法。该算法在训练阶段先通过KNN模型算法在数据集上构建多个同类簇,选取各类中最具代表性的簇形成层次编码矩阵,然后再根据编码矩阵进行单分类器训练。在测试阶段,该算法通过模型融合进一步发挥KNN模型和纠错输出编码各自的优点。在UCI公共数据集上的实验结果表明,新方法的性能优于KNN模型算法和纠错输出编码算法。
辛轶 郭躬德 陈黎飞 黄杰. 基于KNN模型的层次纠错输出编码算法[J]. 计算机应用, 2009, 29(11): 3051-3055.
Yi yiXIN Gong-de GUO Li-fei CHEN Jie HUANG. Output code algorithm for ierarchical error correcting based on KNNModel[J]. Journal of Computer Applications, 2009, 29(11): 3051-3055.