کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865154 | 1439554 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Binary classifiers ensemble based on Bregman divergence for multi-class classification
ترجمه فارسی عنوان
مجموعه طبقهبندیهای دودویی بر اساس واگرایی برگرمن برای طبقه بندی چند طبقه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We propose a novel integration method of binary classifiers for multi-class classification. The proposed method is characterized as a minimization problem of a weighted mixture of Bregman divergence, and employs binary classifiers as class-dependent feature vector. We discuss the statistical properties of the proposed method and the relationship between the proposed method and existing multi-class classification methods, and reveal that many of the existing methods can be formulated as special cases of the proposed method. Small experiments show that the proposed method can effectively incorporate information of multiple binary classifiers into the multi-class classifier.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 273, 17 January 2018, Pages 424-434
Journal: Neurocomputing - Volume 273, 17 January 2018, Pages 424-434
نویسندگان
Takashi Takenouchi, Shin Ishii,