多分类器组合研究
确定多分类器融合中模糊测度的一种新方法
单 类 的 要 测 一 个分 器 重 性 度， 般有∑ ＞ ， １由
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３ ４・
洛阳师范学院学报 ２０ 年第 ５ ０７ 期
确 定 多分 类器 融 合 中模 糊 测 度 的一种 新 方 法
段宝彬 ， 孙梅 兰
（ 合肥学院数理系 ， 安徽合肥 ２ ００ ） ３ ６ １
摘 要 ： 了解决 多分类 器融合 中确定模糊 测度 困难 的 问题 ，本文提 出了一 种 简单 实用 的 为 方法 ： 先利用基 于模糊 一致矩 阵的 决策方 法计 算各 分类 器 的主观 模 糊 密度值 。然后 将 其与
（） ２ 单调性 ， 即对 Ｖ ， ， ＡｃＢ， Ａ Ｂ∈ 若 则
（ ＝ 【 １ Ａ）１ Ａ ÷ ｎ（＋ｇ一］ ） ｆ
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洛 阳师范学院学报 ２０ ０ ７年第 ５ 期
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其 中 Ａ的值 可 由下式 唯一 确定
去这些 分类 器所对 应 的行和列 即可 。
作 为客观模 糊 密度 值 的分类 器识 别 率进 行 组合 得 到各 分 类 器 的综 合模 糊 密度值 。进 而确 定 出相应 的模 糊 测度值 。 关键 词 ： 糊测 度 ； 糊 一致矩 阵 ；主客 观相 结合 ； 糊 密度 模 模 模
中图分类 号 ： ５ ０１９
文献标 识码 ： Ａ
除满足上 、下连续 性外 ， 还满 足 ：
（ ） ＾ ） １ （ ＝１；
（） ２ 对于 Ｖ Ｂ ∈Ｘ， Ａ Ｂ ＝ ， Ａ， 且 Ｉ 均有
＾
（ ＡＵＢ ） ＾（ ） ＾ ）＋ ，ｚ （ Ｉ＾ ）・ ＝ Ａ ＋ （ ｈ ＾ Ａ） （ ｌ ｘ
ｌ 模糊测度和模糊一致矩 阵的相关理论
多分类器系统的泛组合规则研究与应用
ｒ ｍｅｅ ｓｏ ｎ ｖ ｒａ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｒ ｌ ． ｈ ｘ ｅ ｍ ｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｎ ｔ ｅ ｅ ａａ ｅｓｓ ｏ ｔ ａ ｅ ｃ ａ ｓｆｃ ｔ ｎ ａ ｔ ｒ ｆ ｉ ｅ ｓ ｌ ｍｂ ｎ ｔ ｕ ｅ Ｔ ｅｅ ｐ ｒ ｎ ａ ｓ ｌ ｏ ｍｅ ｓ ｒ ｓｄ ｔ ｓ ｔ ｈ ｗ ｔ ｈ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｕ ｃ ｏ ｉ ｒ ｓ ｉ ｉ ｈ ｔ ｉ ｏ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｕ ｉ ｅ ｓ １ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｒ ｌ Ｓｂ ￣ ｒ ｔ ａ ｈ ｔｏ ｘ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｒ ｌ ｓ ｗｈ ｃ ｒ ｒ ｄ ｃ ｌ ． ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｎ ｖ ｒ ａ ｏ ｉ ａｉ ｅ ｉ ｅ ｅ ｈ ｎ ｔ ａ ｆｆ ｅ ｏ ｉ ａｉ ｅ ， ｉｈ ａ ｅ ｐ ｏ ｕ ｔｒ ｅ ｏ ｕ ｉ ｏ ｕ ｕ
１ 西安科技大学 计算机科学与技术学院 ， ． 西安 ７０５ １０４
２ 西北 工业 大学 计算 机学 院 ， 安 ７ ０７ ． 西 １０２
１ Ｓ ｈ ｏｌ ｆＣｏ ． ｃ ｏ ｍｐｕ ｅ ｉ ｎ ｅａ ｃ ｎｏ ｏ ｙ Ｘｉａ ｖｅ ｓｔ ｏ ｉ ｎ ｅａ ｃ ｎｏ ｏ ｙ Ｘｉ ａ ０ ４ Ｃｈ ｎ ｏ ｔ ｒＳｃｅ ｃ ｎｄＴｅ ｈ ｌ ｇ ， ’ ｎ Ｕｎｉ ｒ ｉ ｙ ｆＳｃｅ ｃ ｎｄＴｅ ｈ ｌ ｇ ’ ｎ ７１ ０５ ｉａ
ｐ ｏ ｅｖｃ ａ ｉｔ ．Ｔｈ ｅ ｆｆ ｘｂｌ ｙｏ ｎｖ ｒａ ｇｃｔｅ ｒ ｓｉｔ ｄ ｃ ｄｉ ｌｐ ｅｃａ ｓ ｅｓｓ ｓｅ ａ ｄ ｏ ｒｓｒ ｉｅ ｂｌ ｉ ｙ ｅｉ ａｏ ｅ ｉｉ ｔ ｆｕ ｉ ｅｓｌ ｏ ｉ ｈ ｏｙ ｉ ｎｒ ｕ ｅ ｍｕ ｔ ｌ ｌｓｉ ｒ ｙ ｔｍ， ｎ ｄ ｌ ｉ ｌ ｏ ｎ ｉ ｉ ｆ
基于机器学习的多标签分类算法研究与优化
基于机器学习的多标签分类算法研究与优化近年来，随着互联网的发展，大量的数据涌现出来，为了更好地处理这些数据，多标签分类算法成为了一个热点研究领域。
多标签分类算法具有广泛的应用场景，如音乐分类、邮件分类、图像分类等。
而机器学习技术的不断发展也为多标签分类算法研究提供了更多途径，多标签分类算法亟待提高分类准确率，因此，本文旨在基于机器学习的多标签分类算法研究与优化。
一、多标签分类算法的定义和发展多标签分类是指一个样本具有多个标签，而单标签分类是指一个样本只有一个标签的分类。
多标签分类问题可以用图形表示，即一个标签集合对应于一个点，即数据点。
多标签分类模型的准确性直接影响到分类效果的好坏。
基于机器学习的多标签分类算法的研究起源于20世纪80年代，到了21世纪后，随着机器学习技术的迅猛发展，多标签分类算法得到了普及和发展。
二、多标签分类算法的常见方法1. 二元可分方法二元可分方法也称为二值化，是一种比较基础的多标签分类方法。
二元可分方法的基本思想是将多标签分类问题转化为多个二元分类问题。
例如，对于一个包含A、B、C三个标签的样本，可以将其转化为三个二元分类问题：A或非A、B或非B、C或非C。
2. 分类器链方法分类器链方法是通过对每个标签分别进行二元分类，从而得到多标签结果的方法。
分类器链方法的思路是将多标签分类问题转化为多个二元分类问题，每个分类器的输出值作为下一个分类器的输入值，构成一个链式的分类器。
3. 元分类器方法元分类器方法是指首先对多标签分类问题进行特征选择和降维，然后采用单标签分类器进行分类。
特征选择能够使得特征更加关键和有效，降维则能够减少训练时间，提高分类精度。
三、多标签分类算法的优化方法1. 特征选择特征选择是指从原始特征中选择最有用的特征进行分类。
常用的特征选择方法有相关系数、互信息、卡方检验等。
特征选择能够缩短训练时间，减少维度，提高分类精度。
2. 数据增强数据增强是指通过对原始数据进行扩充，以达到提高分类精度的目的。
机器学习技术中的多标签分类问题解决方法
机器学习技术中的多标签分类问题解决方法在机器学习领域中，分类问题一直是一个重要的研究方向。
传统的分类问题通常是将输入样本分配到预定义的单个类别中。
然而，在现实生活中，很多样本可能属于多个不同的类别，这就引出了多标签分类问题。
多标签分类问题可以描述为给定一个样本，预测其对应的多个标签。
解决多标签分类问题的方法有很多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 问题转化方法问题转化方法是将多标签分类问题转化为多个独立的单标签分类问题。
常用的转化方法有二进制关联、标签级联和问题转变方法。
- 二进制关联是将每个标签视为一个独立的二分类问题。
对于每个标签，训练一个二分类模型来判断样本是否属于该标签。
这种方法简单直接，但忽略了标签之间的关联。
- 标签级联是依次训练多个分类器，每个分类器预测一个标签。
每个分类器的训练样本由前面的分类器预测的结果进行调整。
这种方法考虑了标签之间的顺序关系，但忽略了标签之间的相关性。
- 问题转变方法是将多标签分类问题转化为单标签分类问题。
根据样本的标签情况，将多标签问题转化为一系列的单标签问题。
例如，可以将多标签问题转化为多个二分类问题，每个二分类问题用来判断样本是否属于某个标签或不属于任何标签。
这种方法可以充分利用现有的单标签分类方法，但会引入标签之间的错误传播问题。
2. 算法改进方法除了问题转化方法，还有一些针对多标签分类问题的算法改进方法。
- One-vs-Rest (OvR) 方法：OvR 方法是将多标签问题转化为多个二分类问题。
对于每个标签，训练一个二分类模型以区分该标签是否出现。
最后，将每个二分类模型的预测结果组合起来得到最终的多标签分类结果。
- K-Nearest Neighbors (KNN) 方法：KNN 方法是一种基于实例的方法。
对于一个待分类的样本，KNN 方法会找出其最近的 K 个邻居，并基于这 K 个邻居的标签情况进行分类。
KNN 方法可以灵活地处理多标签问题，但对于大规模数据集可能计算开销较大。
动态加权投票的多分类器聚合
多分类器 ； 动态加权 ； 机器学习 ； 模式识别
基金项 目：
惠州市科技计划项 目（ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ １ Ｂ ０ ２ ０ ０ ０ ６ ０ ０ ２ 、 ２ ０ １ １ Ｂ ０ ２ ０ ０ ０ ６ ０ ０ ９ ） 、 惠 州 学 院 校 立 项 目（ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ２ Ｙ Ｂ １ ４ ）
本文引入 了一种法 ： 动态加权 方法 ． 根 据 输 入 向 量 与 各 个 独
立分类 器的距离动态调整权值 。在 Ｕ Ｃ Ｉ 机 器学习数据
库 中 的几 个 现 实 问 题 数 据 集 上 的实 验 结 果 显 示 了 动 态 加 权 方 法 的 有 效 性
兰远 东 ． 曾树 洪
（ 惠州 学 院计 算 机 科 学 系 ， 惠州 ５ １ ６ ０ ０ ７ ）
摘要 ：
在使 用多分类器系统 时 ， 一种流行 的方法是采用简单 的多数投票策略来聚合多分类器 。 然而 ， 当各个独立 的分类器 的 性能不统一时 ， 这种简单 的多数投票规则会对分类结果造成负面影 响。引入一种新 的动态加权 函数来 聚合多个分类 器． 动态加权函数 通过增 加分类结果距离样本最近 的分类器 的权值来提高分类器 的性能 。在 Ｕ Ｃ Ｉ 机器学习数据库 中 的几个现实 问题数据集上 的实验 结果表明动态加权 的多 分类 器聚合方法 比简单 的多数投票方 法能取得更好 的分类
０ 现 代 计 算 机 ２ ０ １ ４ ． ０ ２ 中
结果相 同。 简单多数投票策略存在的缺点是 ． 当多 分 类 系统 应 用 于 Ｃ （ Ｃ ＞ ２ ） 类 问题 时 ， 最 后 的分 类 结 果 会 偏 向
Ｄ （ ） Ｉ ， 这样就可以将式 （ １ ） 改写为 ： ）
多分类器组合的交通拥堵预测模型研究
Ｂ ｉｎ ｓｔｔ ｏ Ｔ ｃｎ ｌ ｙ ｅ ｉｇ１ ０ ８ ，Ｃ ｉａ ｅ ｉｇ ｎｔｕｅ ｆ ｅｈ ｏｏ ，Ｂ ｉｎ ００ １ ｈｎ） ｊ Ｉ ｉ ｇ ｊ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ａ ｃｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｈ ｓｂ ｃ ｍｅａ ｒ ｓｒ ｔ ｄ ｕ ｂ ｎ ｅ ｏ ｏ ｃ ａ ｄ ｓ ｃａ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｈ ｋ ｏ ｎ ． Ｃｏ ｓｄ ｒ ｇ ｔ ｅｉ ｆ ｅ ｃ ｓｒ ｃ ： ｒ ｆ ｏ ｇ ｓｉ ａ ｅ ｏ ｅ ｔ ｃ ｅ ｒ ａ ｃ ｎ ｍｉ ｎ ｏ ｉ ｌ ｖ ｌｐ ｎ ｏ ｅｐ ｉ ｔ ｉ ｏ ｉ ｄ ｃ ｎ ｉｅｉ ｌ ｎ ｅ ｎ ｈ ｎ ｕ ｏ ｔ ｆ ｃｆ ｗ ａ ａ ｅｅ ｓ ｎ ｏ ｌｔ ｄｅ ｖｒ ｎ ｎ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ｈ ｉ ａ ｃｃ ｎ ｉ ｏ ． Ｂｙ ａ ａ ｙ ｉ ｇｔ ｅｓ ｇ ｅ ｃａ ｓ ｌ ｓ ｉ ｅ ｎ ｆ ｒ ｆ ｏ ｐ ｒｍ ｔ ｒ ｄｓ ｍｅｒ ａ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔｌ ｃｏ ｓ ｔ ｅｃｔ ｔ ｆ ｏ ｄ ｔ ｎ ａｉ ｌ ａ ｅ ｆ ｏ ｙｒｉ ｉ ｎ ｌ ｚ ｎ ｉ ｌ— ｌｓ ａ ｓｆ ｒ ｄ ｈ ｎ ｃ ｉ ａ
Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ｌ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｅ ｍｏ ｅ ａｌ ｆｅ ｔ ｅｙ ｄ ｓｉ ｇ ｉｈ ｔ ｅ ｓａ ｆ ｏ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ， ｃ ｎ ａ ｈ ｅ ｅｈ ｇ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｔ ｈ ｄ ｌ ｒ ｅ ｆ ｃｉ ｌ ｉｔ ｕ ｓ ｈ ｔ ￣ｓｏ ａ ｏ ｇ ｓｉ ｎ ａ ｒ ｓ ｈ ｔ ｃ ｖ ｎ ｒ ａ ｃ ｉｖ ｉｈ ｒｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ
５８ ０８
２ １， ２） ００ １（ ３ ３
计算 机 工程 与设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅｉ ｏ ｐｔ ｇ ｅ ｉ ａ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｒ ｇ ｎ Ｄ ｇ
基于多分类器组合的笔迹验证
＝
鼎等
（） ２
图 １ 笔迹验证过程
文本 采用文献 ［ ， ］ ５种基 于文本 依存 的特征 提取方 １２ 中
法进行 特征提取 ， 对其进 行数据融合 ， 用融合后 的数据 然后 并 作 最后判别 。其中各种方法采用模 糊技 术进行 “ 软判 别” 最 ，
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第２ ６卷 第 １期
２０ ０ ６年 １月
文章 编号 ： ０ — ０ １ ２ ０ ） １— １２— ２ １ １ ９ ８ （ ０ ６ ０ ０ ７ ０ ０
计 算机应 用
Ｃ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｕ ｅ ｐｉ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖ Ｌ２ ｏ １ ｏ ６ Ｎ ．
个人在不同条件下 的笔迹 可能有 所不 同 ， 而且离线 验证 缺 少笔 的运动信息和压 力信息 ， 使得验证 变得十分困难 。
一
笔迹 。 Ｗ 和 Ｗ 看作 随机 变量 ， 将 。 设判别前两种状态的概率分 别为ＰＷ） ＰＷ ） （ 。 和 （ 。 由 ＤＨ方法得到两 份笔迹长 度为 ６ 的特 征向量 ， 特 征 Ｉ ４ 以 向量之 间的欧氏距离作 为进 行分 类 的特 征。 求两份笔迹特 征
０ 引言
笔迹验证 （ ａｄ ｒｉ ｅｆａｏ ） Ｈ ｎｗ ｔｇＶ ｒ ｃｔｎ 在银 行业 务 、 ｉｎ ｉ ｉ ｉ 电子 商 务、 案件侦破等方面都 有广泛 的应用 。笔迹验 证一般 分为 在 线 （ ｎＬｎ ） Ｏ —ｉｅ 和离线 （ ｆＬｎ ） Ｏ －ｉｅ 两种 ， 本文 主要针对离 线情况 。
鉴别中的笔迹验证问题进行应 用。实验结果表明， 融合后笔迹验证准确率有大幅的提 高。 关键词 ： 迹验 证 ； 糊模 式识 别 ； 笔 模 多分类 器组合 中图分 类号 ： Ｐ９ 文献 标识 码 ： Ｔ ３１ Ａ
一种基于信息熵的多分类器动态组合方法
陈
ＣＨＥＮ Ｂｉ ｇ， ｎ ＺＨＡＮＧ Ｈｕａ ｉｎ —ｘａ ｇ
山东师范大学 信息科学与工程学院 ， 济南 ２ ０ １ ５０４
Ｃ ｌ ｇ ｆ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｓ ａ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉｅ ｓｔ ， ｉａ ５ ０ ４， ｉ ａ ｏｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ， ｈ ｎ ｏ ｇ Ｎ ｒ ｌ Ｕｎｖ ｒ ｉ Ｊｎ ｎ ２ ０ １ Ｃｈｎ ｅ ｏ ｎ ｙ
上采用不同的分类器算法 ， 在训练数据的每个小集合 中训练 出 不同类型的成 员分类器 ， 并使用信息熵选择 出可靠性较强的分
类器去分类测试数据 中相对应 的聚类 集 ，从而获得 Ｅ Ａ的 ＭＤ 分类 性能 。并在 多个 Ｕ Ｉ Ｃ 标准数据 集上进行测试 ，同时与在
Ｅ ｍａｌ ｚｘ ｓ ｂ ６ ．ｏ － ｉ：ｙ ｃ ｃ ＠１ ３ ｃ ｍ
ＣＨＥＮ ｎ ， Ｂｉ ｇ ＺＨＡＮＧ ａ ｘ ａ ｇ Ｍ ｅ ｈ ｄ ｏ ｙ ａ ｃ ｅ ｓ ｍｂ ｅ ｏ Ｈｕ － ｉ ｎ ． ｔ ｏ ｆ ｄ ｎ ｍｉ ｎ ｅ ｌ ｆ ｍｕ ｔｐ ｅ ｃａ ｓｆ ｒ ａ ｅ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｎ ｒ ｐ ． ｍ — ｌ ｌ ｌ ｓ ｉ ｅ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｅ ｔｏ ｙ Ｃｏ ｉ ｉ
１ 引言
目前 ， 于多分类 器系统的研究越来越 多， 关 并且大 量的理
间具备相 当的互 补性 ， 而可以提高分类 的效 果 ， 从 克服 单分类
器存在的问题 。
论和实验结果表明 ， 通过多分类器组合不但可以提高分类的正 确率 ， 而且能够提高模式识别系统的效率和鲁棒 性。多分类器 得到如此的重视 ， 其主要原 因是多分类器组合技 术在 各个领域