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张静,宋锐,郁文贤,夏胜平,胡卫东.基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器.软件学报,2005,16(9):1560-1567
基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器
Construction of Hierarchical Classifiers Based on the Confusion Matrix and Fisher's Principle
投稿时间:2004-03-31  修订日期:2004-10-09
DOI:
中文关键词:  层次化分类器  相似性度量  模式相似关系分析机  Fisher准则  自适应模式组合
英文关键词:hierarchical classifier  similarity measurement  patterns’ similarity relationship analysis machine  Fisher’s principle  adaptive pattern combination
基金项目:
作者单位
张静 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 
宋锐 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 
郁文贤 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 
夏胜平 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 
胡卫东 国防科学技术大学,ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 
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中文摘要:
      构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns'similarity relationship analyzing machine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次
英文摘要:
      Determination of the hierarchical relationship and the objective patterns of sub-classifiers is a primary problem in the construction of a hierarchical classifier. In this paper, a method focusing on the similarities between patterns is proposed to generate a hierarchical structure automatically. Firstly, a similarity measurement utilizing the confusion matrix is advanced to avoid the drawbacks of the traditional measurements, such as high computation costs and invalidity of preliminary conditions. Then abiding by Fisher’s Principle, a Patterns’ Similarity Relationship Analyzing Machine (PSRAM), which is integrated with the supervised and unsupervised pattern recombination methods, is designed to adaptively construct the structure of a hierarchical classifier. Various tests are testified that the proposed method is effective and practical, and it can prominently improve the performance and robustness of the hierarchical classifier.
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