基于余弦相似性的m-类分类器设计与算法实现

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摘要：多分类问题是机器学习领域中重点研究对象之一,如何将2分类问题的解决方法推广到多分类问题是近几年研的热点.论文利用余弦相似性来刻画样本点的相似度并将余弦相似性引入到2-类分类器,在此基础上构建了肝类分类器,即基于余弦相似性的多类分类器.通过UCI数据集上的实验分析可知,CSMC达到了与现有多类分类器相当的分类性能,为处理多分类问题提供了新思路,具有较好的科研和应用价值.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93977A/201403/49095691.html

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关键词：算法实现 相似性 分类器 cqvip HTML 多类分类 余弦相似性 分类器 机器学习