典型文献
一种基于改进NISD的偏二叉树马田系统的数据多分类算法
文献摘要：
为解决马田系统多分类算法存在的样本重复训练以及分类准确率下降等问题,文章提出了一种基于改进的类间相似方向数(Number of Inter-class Similarity Direction,NISD)的偏二叉树马田系统多分类算法.该算法利用马氏距离改进类间相似方向数,获得更为科学的样本分类顺序,依此顺序自上而下生成整个偏二叉树,在非叶子节点构造马田系统二分类器,生成最终的分类模型.对于含k个类别的待分类样本,该算法只用训练k-1个二分类器,便可得到马田系统多分类模型,与此同时,层层剥离样本减少了样本的重复训练.UCI数据集实验结果表明,该算法分类效率更高,分类准确率也较高.
文献关键词：
马田系统;多分类;改进的类间相似方向数;偏二叉树
中图分类号：
作者姓名：
孙叶芳;张月义;茅婷;周慧
作者机构：
中国计量大学 经济与管理学院,杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]孙叶芳;张月义;茅婷;周慧-.一种基于改进NISD的偏二叉树马田系统的数据多分类算法)[J].统计与决策,2022(16):22-26
A类：
NISD,偏二叉树,改进的类间相似方向数
B类：
马田系统,多分类,分类算法,复训,分类准确率,Number,Inter,class,Similarity,Direction,法利,马氏距离,依此,叶子,节点构造,二分类,分类器,分类模型,只用,UCI,算法分类
AB值：
0.245088
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