解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
2期
169-175
,共7页
最小二乘支持向量机%后验概率%多标签分类%Parzen窗
最小二乘支持嚮量機%後驗概率%多標籤分類%Parzen窗
최소이승지지향량궤%후험개솔%다표첨분류%Parzen창
针对多标签分类问题,提出了一种面向样本不均衡及类属不确定性的多标签分类算法.首先,结合“一对一”分解策略和贝叶斯理论,将多标签数据集分解为单标签数据子集,并利用Parzen窗方法估计子集样本后验概率,对类标签进行了基于概率的不确定性表示.然后,在融合概率类标签和LS-SVM模型的基础上,利用样本差异信息来调节惩罚参数值,建立了考虑样本不均衡的概率LS-SVM子分类器模型.依据正态分布的3σ原理,设计了子分类器决策阈值确定方法.最后,结合实例对算法进行了性能分析,结果证明了新算法的合理性和有效性.
針對多標籤分類問題,提齣瞭一種麵嚮樣本不均衡及類屬不確定性的多標籤分類算法.首先,結閤“一對一”分解策略和貝葉斯理論,將多標籤數據集分解為單標籤數據子集,併利用Parzen窗方法估計子集樣本後驗概率,對類標籤進行瞭基于概率的不確定性錶示.然後,在融閤概率類標籤和LS-SVM模型的基礎上,利用樣本差異信息來調節懲罰參數值,建立瞭攷慮樣本不均衡的概率LS-SVM子分類器模型.依據正態分佈的3σ原理,設計瞭子分類器決策閾值確定方法.最後,結閤實例對算法進行瞭性能分析,結果證明瞭新算法的閤理性和有效性.
침대다표첨분류문제,제출료일충면향양본불균형급류속불학정성적다표첨분류산법.수선,결합“일대일”분해책략화패협사이론,장다표첨수거집분해위단표첨수거자집,병이용Parzen창방법고계자집양본후험개솔,대류표첨진행료기우개솔적불학정성표시.연후,재융합개솔류표첨화LS-SVM모형적기출상,이용양본차이신식래조절징벌삼수치,건립료고필양본불균형적개솔LS-SVM자분류기모형.의거정태분포적3σ원리,설계료자분류기결책역치학정방법.최후,결합실례대산법진행료성능분석,결과증명료신산법적합이성화유효성.
