基于成对分解策略的层次型多分类算法研究

多类分类论文 “一对一”拆分论文 有向二叉树论文 决策有向无环图论文
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摘要第8-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 研究现况第12-13页
    1.3 研究内容第13-15页
2 分解策略的相关理论与算法第15-23页
    2.1 多分类问题的拆分方法第15-18页
        2.1.1 OvO拆分方法第15-16页
        2.1.2 OvR拆分方法第16页
        2.1.3 MvM拆分方法第16-18页
    2.2 基于层次结构的集成方法第18-23页
        2.2.1 决策有向无环图(DDAG)第18-19页
        2.2.2 有向二叉树(DBT)第19-21页
        2.2.3 自适应有向无环图(ADAG)第21-23页
3 三种层次结构的多分类模型分析与对比第23-33页
    3.1 模型性能的分析与对比第23-28页
        3.1.1 模型结构特征的分析对比第23-25页
        3.1.2 模型准确率的分析对比第25-27页
        3.1.3 模型时效性的分析对比第27-28页
    3.2 实验验证第28-31页
        3.2.1 准确率验证第30页
        3.2.2 时效性验证第30-31页
    3.3 小结第31-33页
4 基于不平衡因子的DBT改进算法第33-44页
    4.1 基于不平衡因子的DBT算法第33-36页
        4.1.1 类间隔第33-34页
        4.1.2 算法实现第34-36页
    4.2 仿真实验第36-43页
        4.2.1 性能分析第37-39页
        4.2.2 不平衡因子的特征第39-43页
    4.3 小结第43-44页
5 基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法研究第44-52页
    5.1 算法理论与实现第44-46页
        5.1.1 Hellinger距离第44-45页
        5.1.2 基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法第45-46页
    5.2 实验与分析第46-50页
    5.3 小结第50-52页
6 总结与展望第52-54页
    6.1 主要研究总结第52页
    6.2 展望第52-54页
7 参考文献第54-58页
8 攻读硕士学位期间发表的论文第58-59页
致谢第59页
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