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协作式整体和局部的分类机

张战成 王士同 钟富礼

张战成, 王士同, 钟富礼. 协作式整体和局部的分类机. 自动化学报, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
引用本文: 张战成, 王士同, 钟富礼. 协作式整体和局部的分类机. 自动化学报, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
ZHANG Zhan-Cheng, WANG Shi-Tong, CHUNG Fu-Lai. A Collaborative Classifier for Local and Global Learning. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
Citation: ZHANG Zhan-Cheng, WANG Shi-Tong, CHUNG Fu-Lai. A Collaborative Classifier for Local and Global Learning. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256

协作式整体和局部的分类机


DOI: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
详细信息
    通讯作者: 张战成 江南大学博士研究生. 主要研究方向为模式识别与网络安全技术. E-mail: cimszhang@163.com

A Collaborative Classifier for Local and Global Learning

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-01-17
  • 修回日期:  2011-04-09
  • 刊出日期:  2011-10-20

协作式整体和局部的分类机

doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
    通讯作者: 张战成 江南大学博士研究生. 主要研究方向为模式识别与网络安全技术. E-mail: cimszhang@163.com

摘要: 提出了一种协作式整体局部分类算法,即C2M (Collaborative classification machine with local and global information),该算法利用两类样本各自的协方差作为整体方向信息, 获得两个带整体和局部信息的分类面,并通过组合分类器的平均规则将两个分类面组合, 得到最终的最优判决平面.该算法可用两次QP (Quadratic programming)求解,时间复杂度为O(2N3), 大大小于M4 (Maxi-min margin machine)的O(N4), 线性核时的分类精度高于只利用了局部信息的支持向量机 (Support vector machine, SVM).理论上证明了在交遇区较多时, C2M 可以比M4 更有效地利用全局信息,并提出了判断整体信息对分类是否有贡献的4个判别指标. 模拟数据和标准数据集上与M4 和SVM的对比实验证明了该算法的有效性.

English Abstract

张战成, 王士同, 钟富礼. 协作式整体和局部的分类机. 自动化学报, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
引用本文: 张战成, 王士同, 钟富礼. 协作式整体和局部的分类机. 自动化学报, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
ZHANG Zhan-Cheng, WANG Shi-Tong, CHUNG Fu-Lai. A Collaborative Classifier for Local and Global Learning. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256
Citation: ZHANG Zhan-Cheng, WANG Shi-Tong, CHUNG Fu-Lai. A Collaborative Classifier for Local and Global Learning. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2011, 37(10): 1256-1263. doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.01256

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