کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
482843 | 1446233 | 2006 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mathematical programming based heuristics for improving LP-generated classifiers for the multiclass supervised classification problem
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Mathematical programming is used as a nonparametric approach to supervised classification. However, mathematical programming formulations that minimize the number of misclassifications on the design dataset suffer from computational difficulties. We present mathematical programming based heuristics for finding classifiers with a small number of misclassifications on the design dataset with multiple classes. The basic idea is to improve an LP-generated classifier with respect to the number of misclassifications on the design dataset. The heuristics are evaluated computationally on both simulated and real world datasets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 168, Issue 1, 1 January 2006, Pages 181–199
Journal: European Journal of Operational Research - Volume 168, Issue 1, 1 January 2006, Pages 181–199
نویسندگان
Jan Adem, Willy Gochet,