基于混合Hausdorff距离的多示例分类问题

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摘要：在机器学习领域中,多示例学习是一个重要的研究方向,其显著特点是正包中示例的类别标记具有模糊性。基于不同Hausdorff距离的CKNN分类器在多示例学习中应用较为广泛。经分析可发现,最小和最大Hausdorff距离均有其各自的缺陷,但两者的缺陷具有一定的互补性。针对如何弥补单一Hausdorff距离缺陷的问题,使用AdaBoost算法思想,把基于最小和最大Hausdorff距离的CKNN分类器进行组合,以减少使用单一Hausdorff距离对实验结果造成的影响。通过比较在不同数据集上的实验结果,可知此方法在一定程度上降低了测试误差,降低幅度最大为0.110 0。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/84018X/201705/672157035.html

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关键词：Hausdorff USD Aus adaboost cqvip 多示例学习 Adaboost算法 Hausdorff距离 CKNN分类器