有序決策樹在SOCA下的擴展及模糊有序決策樹的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、簡單有序分類方法(SOCA: Simple Ordinal Classification Approach)是Frank和Hall提出的通用方法，任何能給出樣例概率估計的分類算法，如C4.5算法、K-近鄰算法(KNN:k-Nearest Neighbor)和極限學習機(ELM:Extreme Learning Machine)算法等都能應用該方法來解決有序分類問題。但在SOCA中，只有決策屬性的序信息被用于分類，而沒有考慮條件屬性的序信

2、息。但是我們的實驗研究發(fā)現(xiàn)條件屬性的序信息能夠改進分類算法的泛化能力。針對上述問題，本文將SOCA推廣到有序決策樹上，提出了一種改進的有序分類算法，該算法同時考慮了條件屬性和決策屬性的序信息。另外，本文還分析了SOCA對基本分類算法(如C4.5算法、K-近鄰算法和ELM等)的敏感性。
　　另外，我們還將有序決策樹推廣到了模糊環(huán)境，提出了一種模糊有序分類算法。并對本文提出的算法的性能進行了實驗分析，實驗結果顯示本文提出的算法是行之有

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