作者：雷蕾; 王晓丹; 罗玺; 王玮多类分类纠错输出编码拒绝域支持向量数据描述贝叶斯决策
摘要：针对纠错输出编码分解框架的自身特点、从降低误判风险出发,研究了带拒绝域的ECOC多类分类方法.首先在二类划分过程中引入拒绝域,对不属于正负子类的待识别样本进行拒识;其次,在基分类器内部引入拒绝域,以最小化风险贝叶斯决策为目标,利用后验概率输出和代价矩阵寻找拒绝域阈值,对样本输出值落入拒绝域中的样本进行拒识;最后,研究了不同拒绝域输出的解码方法,并讨论了拒识码字个数和矩阵最小Hamming距离之间的关系.实验结果表明基于二类划分构造的拒绝域能够提高分类正确率,而基于基分类器构造的拒绝域能够减小分类代价.
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