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中國科學院
【 專利詳細信息 】
 
專利名稱 一種基于浮動分類閾值的分類器集成方法
申請號 CN201110121230.X
公開(公告)日 2011-08-24
申請(專利權)人 中科院成都信息技術有限公司
發明人 付忠良;趙向輝;姚宇;張丹普
專利類型 發明專利
摘 要 本發明公開了一種基于浮動分類閾值的分類器集成方法,該方法通過迭代T次,訓練得到T個最佳弱分類器,然后組合T個最佳弱分類器得到最佳組合分類器。當針對二分類問題時,訓練T個最佳弱分類器包括:(3.1)基于有權值的訓練樣本集S訓練弱分類器,t=1,...,T;(3.2)根據步驟(3.1)的結果調整樣本權值(3.3)判斷t是否小于T,若是,則令t=t+1,并返回(3.1),直至t=T;當針對多分類問題時,訓練T個最佳弱分類器包括:(3.1)基于有權值的訓練樣本集S訓練弱分類器,t=1,...,T;(3.2)根據步驟(3.1)的結果調整樣本權值(3.3)判斷t是否小于T,若是,則令t=t+1,并返回(3.1),直至t=T。本發明相對于現有技術,能克服固定分類閾值分類器對分類邊界附近點分類不穩定的這一缺點。
主權項 一種基于浮動分類閾值的分類器集成方法,所述方法包括如下步驟:(1)獲取訓練樣本集S;(2)初始化樣本權值并賦初值,(3)迭代T次,訓練得到T個最佳弱分類器;(4)組合T個最佳弱分類器得到最佳組合分類器,其特征在于,當針對二分類問題時,所述步驟(3)包括如下步驟:(3.1)基于有權值的訓練樣本集S訓練弱分類器,t=1,...,T,通過如下步驟實現:①對應訓練樣本集S的劃分,定義一個區間i=1,...,m;②定義弱分類器ht(x),令l=1, ?1,其中xi代表第i個樣本的具體值,yi代表第i個樣本的類別,代表中l類樣本權值之和,l代表二分類問題中類別為1和?1的類;③選取弱分類器ht(x),使最小,其中Zt代表樣本權值調整后的歸一化因子;(3.2)根據步驟(3.1)的結果調整樣本權值(3.3)判斷t是否小于T,若是,則令t=t + 1,并返回步驟(3.1),若否,則進入步驟(4)。FDA0000060528170000011.tif, FDA0000060528170000012.tif, FDA0000060528170000013.tif, FDA0000060528170000014.tif, FDA0000060528170000015.tif, FDA0000060528170000016.tif, FDA0000060528170000017.tif, FDA0000060528170000018.tif, FDA0000060528170000019.tif
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備案號:蜀TCP備05003827號 建議分辨率:1024 *768