| 几种典型模式识别分类器武断性的分析 |
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| 引用本文： | 陈静,夏胜平.几种典型模式识别分类器武断性的分析[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):32-36. |
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| 作者姓名： | 陈静 夏胜平 |
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| 作者单位： | 国防科学技术大学ATR重点实验室,长沙,410073 |
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| 摘 要： | 尽管模式识别分类方法已经发展得比较成熟,然而,诸如反向传播算法(BP)、Bayesian方法、支持向量机法(SVM)、自组织映射法(SOM)等经典分类方法,总是具有不同程度的武断特性.所谓武断,以人而言,就是针对某个问题,若决策者依据其经验作出"自信"的判决,而该判决远远超出其经验能力的水平,甚至是完全错误的,则说其决策是武断的.同样,经典的模式分类器表现出类似的武断特性.假定某个输入的特征向量,如果分类器的精度很高但经验很低,就说它在分类时是武断的.一个典型的表象是,对一个全新的、与原有训练样本差异显著的样本,传统分类器往往决然而错误地将其分成已知的类别.很显然,分类器的武断性是一种不受欢迎的性质.对多个经典分类器武断性特点进行了深入分析.
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| 关 键 词： | 分类方法 武断性 SVM 模式识别 分类器 模式识别 模式分类器 分析 Classifiers Pattern Recognition Typical 性质 类别 训练样本 差异显著 类时 精度 特征向量 输入 表现 错误 完全 水平 能力 判决 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
Arrogance Analysis of Several Typical Pattern Recognition Classifiers |
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| Chen Jing,Xia Shengping.Arrogance Analysis of Several Typical Pattern Recognition Classifiers[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):32-36. |
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| Authors: | Chen Jing Xia Shengping |
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