多分类器组合研究

确定多分类器融合中模糊测度的一种新方法

ｌｌ＝ｌ＝ｌ
单类的要测一个分器重性度，般有∑ ＞，１由
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・
３４・
洛阳师范学院学报２０年第５０７期
确定多分类器融合中模糊测度的一种新方法
段宝彬，孙梅兰
（合肥学院数理系，安徽合肥２００）３６１
摘要：了解决多分类器融合中确定模糊测度困难的问题，本文提出了一种简单实用的为方法：先利用基于模糊一致矩阵的决策方法计算各分类器的主观模糊密度值。然后将其与
（）２单调性，即对Ｖ，，ＡｃＢ，ＡＢ∈ 若则
（＝【１Ａ）１Ａ ÷ ｎ（＋ｇ一］）ｆ
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洛阳师范学院学报２００７年第５期
・５・３
其中Ａ的值可由下式唯一确定
去这些分类器所对应的行和列即可。
作为客观模糊密度值的分类器识别率进行组合得到各分类器的综合模糊密度值。进而确定出相应的模糊测度值。关键词：糊测度；糊一致矩阵；主客观相结合；糊密度模模模
中图分类号：５０１９
文献标识码：Ａ
除满足上、下连续性外，还满足：
（）＾）１（＝１；
（）２对于ＶＢ ∈Ｘ，ＡＢ＝，Ａ，且Ｉ均有
＾
（ＡＵＢ）＾（）＾）＋，ｚ（Ｉ＾）・＝Ａ＋（ｈ＾Ａ）（ｌｘ
ｌ模糊测度和模糊一致矩阵的相关理论

多分类器系统的泛组合规则研究与应用

ｒｌｓｓｔｂｌｏｍｕｔｐｅｃａｓｆｅｓｓｔｍｔｒｌｅｔｃｕｅＴｈｅｅｅｉｌｏｉｕｅｉｕｉｅｔｌｉｌｌｓｉｒｙｓｅｗｉｈｐａａｌｌｓｒｔｒ．ａｉｕｎｇｎｔｃａｇｒｔｈｍｓｕｓｄｔｓｉｔ — ｉｅｏｅｔｍａｅｐａ
ｒｍｅｅｓｏｎｖｒａｏｉａｉｎｒｌ．ｈｘｅｍｅｔｌｅｕｔｎｔｅｅａａｅｓｓｏｔａｅｃａｓｆｃｔｎａｔｒｆｉｅｓｌｍｂｎｔｕｅＴｅｅｐｒｎａｓｌｏｍｅｓｒｓｄｔｓｔｈｗｔｈｌｓｉａｉｕｃｏｉｒｓｉｉｈｔｉｏｐｒｏｍａｃｆｕｉｅｓ１ｃｍｂｎｔｎｒｌＳｂ￣ｒｔａｈｔｏｘｄｃｍｂｎｔｎｒｌｓｗｈｃｒｒｄｃｌ．ｅｆｒｎｅｏｎｖｒａｏｉａｉｅｉｅｅｈｎｔａｆｆｅｏｉａｉｅ，ｉｈａｅｐｏｕｔｒｅｏｕｉｏｕｕ
１西安科技大学计算机科学与技术学院，．西安７０５１０４
２西北工业大学计算机学院，安７０７．西１０２
１ＳｈｏｌｆＣｏ．ｃｏｍｐｕｅｉｎｅａｃｎｏｏｙＸｉａｖｅｓｔｏｉｎｅａｃｎｏｏｙＸｉａ０４ＣｈｎｏｔｒＳｃｅｃｎｄＴｅｈｌｇ， ’ ｎＵｎｉｒｉｙｆＳｃｅｃｎｄＴｅｈｌｇ ’ ｎ７１０５ｉａ
ｐｏｅｖｃａｉｔ．Ｔｈｅｆｆｘｂｌｙｏｎｖｒａｇｃｔｅｒｓｉｔｄｃｄｉｌｐｅｃａｓｅｓｓｓｅａｄｏｒｓｒｉｅｂｌｉｙｅｉａｏｅｉｉｔｆｕｉｅｓｌｏｉｈｏｙｉｎｒｕｅｍｕｔｌｌｓｉｒｙｔｍ，ｎｄｌｉｌｏｎｉｉｆ

基于机器学习的多标签分类算法研究与优化

基于机器学习的多标签分类算法研究与优化近年来，随着互联网的发展，大量的数据涌现出来，为了更好地处理这些数据，多标签分类算法成为了一个热点研究领域。

多标签分类算法具有广泛的应用场景，如音乐分类、邮件分类、图像分类等。

而机器学习技术的不断发展也为多标签分类算法研究提供了更多途径，多标签分类算法亟待提高分类准确率，因此，本文旨在基于机器学习的多标签分类算法研究与优化。

一、多标签分类算法的定义和发展多标签分类是指一个样本具有多个标签，而单标签分类是指一个样本只有一个标签的分类。

多标签分类问题可以用图形表示，即一个标签集合对应于一个点，即数据点。

多标签分类模型的准确性直接影响到分类效果的好坏。

基于机器学习的多标签分类算法的研究起源于20世纪80年代，到了21世纪后，随着机器学习技术的迅猛发展，多标签分类算法得到了普及和发展。

二、多标签分类算法的常见方法1. 二元可分方法二元可分方法也称为二值化，是一种比较基础的多标签分类方法。

二元可分方法的基本思想是将多标签分类问题转化为多个二元分类问题。

例如，对于一个包含A、B、C三个标签的样本，可以将其转化为三个二元分类问题：A或非A、B或非B、C或非C。

2. 分类器链方法分类器链方法是通过对每个标签分别进行二元分类，从而得到多标签结果的方法。

分类器链方法的思路是将多标签分类问题转化为多个二元分类问题，每个分类器的输出值作为下一个分类器的输入值，构成一个链式的分类器。

3. 元分类器方法元分类器方法是指首先对多标签分类问题进行特征选择和降维，然后采用单标签分类器进行分类。

特征选择能够使得特征更加关键和有效，降维则能够减少训练时间，提高分类精度。

三、多标签分类算法的优化方法1. 特征选择特征选择是指从原始特征中选择最有用的特征进行分类。

常用的特征选择方法有相关系数、互信息、卡方检验等。

特征选择能够缩短训练时间，减少维度，提高分类精度。

2. 数据增强数据增强是指通过对原始数据进行扩充，以达到提高分类精度的目的。

机器学习技术中的多标签分类问题解决方法

机器学习技术中的多标签分类问题解决方法在机器学习领域中，分类问题一直是一个重要的研究方向。

传统的分类问题通常是将输入样本分配到预定义的单个类别中。

然而，在现实生活中，很多样本可能属于多个不同的类别，这就引出了多标签分类问题。

多标签分类问题可以描述为给定一个样本，预测其对应的多个标签。

解决多标签分类问题的方法有很多种，下面将介绍几种常用的方法。

1. 问题转化方法问题转化方法是将多标签分类问题转化为多个独立的单标签分类问题。

常用的转化方法有二进制关联、标签级联和问题转变方法。

- 二进制关联是将每个标签视为一个独立的二分类问题。

对于每个标签，训练一个二分类模型来判断样本是否属于该标签。

这种方法简单直接，但忽略了标签之间的关联。

- 标签级联是依次训练多个分类器，每个分类器预测一个标签。

每个分类器的训练样本由前面的分类器预测的结果进行调整。

这种方法考虑了标签之间的顺序关系，但忽略了标签之间的相关性。

- 问题转变方法是将多标签分类问题转化为单标签分类问题。

根据样本的标签情况，将多标签问题转化为一系列的单标签问题。

例如，可以将多标签问题转化为多个二分类问题，每个二分类问题用来判断样本是否属于某个标签或不属于任何标签。

这种方法可以充分利用现有的单标签分类方法，但会引入标签之间的错误传播问题。

2. 算法改进方法除了问题转化方法，还有一些针对多标签分类问题的算法改进方法。

- One-vs-Rest (OvR) 方法：OvR 方法是将多标签问题转化为多个二分类问题。

对于每个标签，训练一个二分类模型以区分该标签是否出现。

最后，将每个二分类模型的预测结果组合起来得到最终的多标签分类结果。

- K-Nearest Neighbors (KNN) 方法：KNN 方法是一种基于实例的方法。

对于一个待分类的样本，KNN 方法会找出其最近的 K 个邻居，并基于这 K 个邻居的标签情况进行分类。

KNN 方法可以灵活地处理多标签问题，但对于大规模数据集可能计算开销较大。

动态加权投票的多分类器聚合

结果。关键词：
多分类器；动态加权；机器学习；模式识别
基金项目：
惠州市科技计划项目（Ｎｏ．２０１１Ｂ０２０００６００２、２０１１Ｂ０２０００６００９）、惠州学院校立项目（Ｎｏ．２０１２ＹＢ１４）
本文引入了一种法：动态加权方法．根据输入向量与各个独
立分类器的距离动态调整权值。在ＵＣＩ机器学习数据
库中的几个现实问题数据集上的实验结果显示了动态加权方法的有效性
兰远东．曾树洪
（惠州学院计算机科学系，惠州５１６００７）
摘要：
在使用多分类器系统时，一种流行的方法是采用简单的多数投票策略来聚合多分类器。然而，当各个独立的分类器的性能不统一时，这种简单的多数投票规则会对分类结果造成负面影响。引入一种新的动态加权函数来聚合多个分类器．动态加权函数通过增加分类结果距离样本最近的分类器的权值来提高分类器的性能。在ＵＣＩ机器学习数据库中的几个现实问题数据集上的实验结果表明动态加权的多分类器聚合方法比简单的多数投票方法能取得更好的分类
０现代计算机２０１４．０２中
结果相同。简单多数投票策略存在的缺点是．当多分类系统应用于Ｃ（Ｃ＞２）类问题时，最后的分类结果会偏向
Ｄ（）Ｉ，这样就可以将式（１）改写为：）

多分类器组合的交通拥堵预测模型研究

ＢｉｎｓｔｔｏＴｃｎｌｙｅｉｇ１０８，Ｃｉａｅｉｇｎｔｕｅｆｅｈｏｏ，Ｂｉｎ００１ｈｎ）ｊＩｉｇｊ
ＡｂｔａｔＴａｃｃｎｅｔｎｈｓｂｃｍｅａｒｓｒｔｄｕｂｎｅｏｏｃａｄｓｃａｅｅｏｍｅｔｈｋｏｎ．Ｃｏｓｄｒｇｔｅｉｆｅｃｓｒｃ：ｒｆｏｇｓｉａｅｏｅｔｃｅｒａｃｎｍｉｎｏｉｌｖｌｐｎｏｅｐｉｔｉｏｉｄｃｎｉｅｉｌｎｅｎｈｎｕｏｔｆｃｆｗａａｅｅｓｎｏｌｔｄｅｖｒｎｎａａｔｒｆｈｉａｃｃｎｉｏ．Ｂｙａａｙｉｇｔｅｓｇｅｃａｓｌｓｉｅｎｆｒｆｏｐｒｍｔｒｄｓｍｅｒａｅｎｉｏｍｅｔｌｃｏｓｔｅｃｔｔｆｏｄｔｎａｉｌａｅｆｏｙｒｉｉｎｌｚｎｉｌ— ｌｓａｓｆｒｄｈｎｃｉａ
Ｔｈｘｅｉｎｌｅｕｔｈｗａｅｍｏｅａｌｆｅｔｅｙｄｓｉｇｉｈｔｅｓａｆｏｄｃｎｅｔｏ，ｃｎａｈｅｅｈｇｅｅｏｎｔｎｅｅｐｒｍｅｔｓｌｓｏｔｔｈｄｌｒｅｆｃｉｌｉｔｕｓｈｔ￣ｓｏａｏｇｓｉｎａｒｓｈｔｃｖｎｒａｃｉｖｉｈｒｒｃｇｉｏｉ
５８０８
２１，２）００１（３３
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔｇｅｉａｓｎｅＥｎｒｇｎＤｇ

基于多分类器组合的笔迹验证

＝
鼎等
（）２
图１笔迹验证过程
文本采用文献［，］５种基于文本依存的特征提取方１２中
法进行特征提取，对其进行数据融合，用融合后的数据然后并作最后判别。其中各种方法采用模糊技术进行 “ 软判别” 最，
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第２６卷第１期
２００６年１月
文章编号：０ — ０１２０）１— １２— ２１１９８（０６００７００
计算机应用
ＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎｏｕｅｐｉｔｓｃｏ
ＶＬ２ｏ１ｏ６Ｎ．
个人在不同条件下的笔迹可能有所不同，而且离线验证缺少笔的运动信息和压力信息，使得验证变得十分困难。
一
笔迹。Ｗ和Ｗ看作随机变量，将。设判别前两种状态的概率分别为ＰＷ）ＰＷ）（。和（。由ＤＨ方法得到两份笔迹长度为６的特征向量，特征Ｉ４以向量之间的欧氏距离作为进行分类的特征。求两份笔迹特征
０引言
笔迹验证（ａｄｒｉｅｆａｏ）ＨｎｗｔｇＶｒｃｔｎ在银行业务、ｉｎｉｉｉ电子商务、案件侦破等方面都有广泛的应用。笔迹验证一般分为在线（ｎＬｎ）Ｏ —ｉｅ和离线（ｆＬｎ）Ｏ－ｉｅ两种，本文主要针对离线情况。
鉴别中的笔迹验证问题进行应用。实验结果表明，融合后笔迹验证准确率有大幅的提高。关键词：迹验证；糊模式识别；笔模多分类器组合中图分类号：Ｐ９文献标识码：Ｔ３１Ａ

一种基于信息熵的多分类器动态组合方法

陈
ＣＨＥＮＢｉｇ，ｎＺＨＡＮＧＨｕａｉｎ —ｘａｇ
山东师范大学信息科学与工程学院，济南２０１５０４
ＣｌｇｆＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇＳａｄｎｏｍａｉｅｓｔ，ｉａ５０４，ｉａｏｌｅｏｎｏｍａｉｃｅｃｎｎｉｅｒ，ｈｎｏｇＮｒｌＵｎｖｒｉＪｎｎ２０１Ｃｈｎｅｏｎｙ
上采用不同的分类器算法，在训练数据的每个小集合中训练出不同类型的成员分类器，并使用信息熵选择出可靠性较强的分
类器去分类测试数据中相对应的聚类集，从而获得ＥＡ的ＭＤ分类性能。并在多个ＵＩＣ标准数据集上进行测试，同时与在
Ｅｍａｌｚｘｓｂ６．ｏ－ｉ：ｙｃｃ＠１３ｃｍ
ＣＨＥＮｎ，ＢｉｇＺＨＡＮＧａｘａｇＭｅｈｄｏｙａｃｅｓｍｂｅｏＨｕ－ｉｎ．ｔｏｆｄｎｍｉｎｅｌｆｍｕｔｐｅｃａｓｆｒａｅｎｉｆｒｔｏｎｒｐ．ｍ — ｌｌｌｓｉｅｓｂｓｄｏｎｏｍａｉｎｅｔｏｙＣｏｉｉ
１引言
目前，于多分类器系统的研究越来越多，关并且大量的理
间具备相当的互补性，而可以提高分类的效果，从克服单分类
器存在的问题。
论和实验结果表明，通过多分类器组合不但可以提高分类的正确率，而且能够提高模式识别系统的效率和鲁棒性。多分类器得到如此的重视，其主要原因是多分类器组合技术在各个领域

组合分类器及其在高光谱影像分类中的应用

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第２４卷第３期
２００７年６月
测绘科学技术学报
ＪｕｎｌｏｈｎｚｏｎｔｔｔｆＳｒｅｉｇａｄＭａｐｎｏｒａｆＺｅｇｈｕＩｓｉｅｏｕｖｙｎｎｐｉｇｕ
Ｖｏ．４ＮＯ３１２．
Ｊ也就是说对于某个分类器误分计多个分类器，从中选择性能最优的分类器作仍不相互包含¨ ，并
为最终解决方案¨ 。但在高光谱影像分类过程ｊ的样本，用其他分类器可能得到正确的类别标运中，由于波段数目众多、邻波段相关性强，相因而签。如果只是选择最优分类器作为最终的解决方
ＨＡＮＪａ —ｅｇＹＡＮＧＺｅｈｉｉｎｆｎ，ｈ —ａ（５１ｒｏｓＤｌｎ１６２，ｈｎ）６０５Ｔｏｐ，ａｉ１０３Ｃｉａａ
Ａｂｓｒｃ：ＲｅｅｒｈｏｏｔａｔｓａｃｎｃｍｂｉｅｌｓｉｅｓｈｓｂｅｎｖｒｍｐｒａｎｐｔｅｎｒｃｇｉｉｎａｃｉｅｌａｉｇＩＳｎｄｃａｓｆｒａｅｅｙｉｏｔｎｔｉａｔｒｅｏｎｔｎｄｍａｈｎｅｒｎ．ｔｉｉｏｎ
的分类，以得到较为理类；类器；分分组合
文献标识码：Ａ
中图分类号：２７Ｐ３
ＣｏｂｎｄＣｌｓｉｅｓａｄＩｓＡｐｌａｉｎｉｐｒｐｃｒｉＣｌｓｉｃｔｏｍｉｅａｓｆｒｎｔｐｉｔｎＨｙｅｓｅｔａａｓｆａｉｎｉｃｏｉ

一种基于粒子群算法的多重决策树分类器融合方法

度量层。其中第三种输出形式包含的信息最为丰富，并且可以转化成前两种输出形式，在后面的多重决策树模型中，我们将假设单个分类器的输出形式均为连续度量值型。设Ｘ为待分类模式，有Ｎ个类Ｃ， … ，一供选择分配，令Ａ＝ＣＣ可｛，，Ｎ｝类标号集。现有Ｋ个分类器，个分类器给出的分类结果１ …，为２每可以表示为一个向量ｍｋ｛ｂ＆ …，｝中ｋｌ，Ｋ；ｋ＝ｍｍ，ｍ，其＝， …，ｍｉ为第ｋ２个分类器给出的对应第ｉ类的分类度量值。个对不同分类器得到的分类信息进行合并是通过分类融合器完成的。本研究采用的分类融合器为线性分类融合器，作原理可由如下工
ｃｍｂｎｔｎｌｓｉｉａｉｎ０ｉａｉｃａｓｆｃｔｍｅｈｄｆｍｕｔｐｅｅｉｉｎｒｅｂｓｄｎＰＳＡｌｏｉｍ．Ｉｈｒｐｓｄ０ｏｔｏｏｌｉｌｄｃｓｏｔｓａｅｏＯｇｒｅｈｔｎｔｅｐｏｅｍｕｔｐｅｌｓｉｅｓｃｍｂｉａｉｎｏｌｉｌｃａｓｆｒｏｉｎｔｏｍｅｈｄｔｏ，ｍｕｐｅｄｃｓ０ｒｅｈｔｄｐｈｅｍｅｈｆｐｏａｉｔａｕｅｎｅｅｕｐ￣ａｅｃｍｉｅＴｅＯｌｏｔｍｓｓｄｆｒｔｅｏｔｚｔｎｏｈｉｌｅｉｉｎｔｅｓｔａｏｔｔｔｏｏｒｂｂｌｙｍｅｓｒｍｅｔｌｖｌｏｔｔｙｏａｄｉｔｂｎｄ．ｈｎＰＳａｇｒｈｉｕｅｏｐｉａｉｆｉｈｍｉｏ

基于多分类器组合的湿地类型信息提取

基于多分类器组合的湿地类型信息提取王迪;万鲁河;陈烁【摘要】针时如何提高遥感影像分类精度等问题,该文选取覆盖友好自然保护区的Landsat_5TM遥感影像为数据源,提出了将多个分类器进行组合的遥感影像分类方法.该方法将熵权法引入到湿地遥感分类研究中,选取最大似然、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)3种分类器作为子分类器,利用熵权法确定组合分类器的组合规则,采用多分类器组合的方法对友好自然保护区进行湿地类型信息提取,以提高湿地的分类精度.结果表明:与单一分类器相比,多分类器组合的遥感影像分类方法能够有效的提高分类精度.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2018(034)005【总页数】6页(P62-67)【关键词】遥感影像;多分类器组合;湿地分类;熵权法【作者】王迪;万鲁河;陈烁【作者单位】哈尔滨师范大学;黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室;哈尔滨师范大学;黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室;哈尔滨师范大学;黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言近年来，伴随着卫星遥感技术的不断提升，遥感影像资源越来越丰富，影像分类技术将面临更多挑战.遥感影像分类方法从分类对象进行划分可分为基于像元的分类方法、基于亚像元的分类方法和面向对象的分类方法[1].最小距离分类法、波谱角分类法、混合距离分类法、最大似然分类法等根据地物光谱特征，以像元为基础，对图像进行分类，但由于存在“同谱异物”、“同物异谱”等现象，分类效果并不理想[2].混合像元分解方法使影像的混合像元分解为不同的端元，达到亚像元级，从而提高遥感影像的分类精度[3-4]，但没有考虑影像的纹理、形状等空间信息，具有一定的局限性.面向对象的分类方法既可以考虑地物的光谱信息，又可以充分利用其纹理、形状等空间信息，通过对影像分割，有效克服基于像元分类的不足，然而如何快速、准确的确定分割尺度，对图像进行分割、特征映射等问题有待解决[5-6].针对遥感影像的诸多分类算法，许多学者研究表明：没有哪一种分类器是万能的[7].提取各分类器的优点，进行组合，可将某一分类器错分的类别用其他分类器分出正确结果[8].将多个不同分类器取长补短，形成组合分类器，可有效的提高遥感影像的分类精度[9].湿地对调节自然环境具有重要作用，是水体和陆地之间相互影响形成的具有丰富的生物多样性的独特生态系统[10]，体现了重要的生态价值.目前，遥感技术已广泛应用于湿地信息提取、资源监测等研究中[11]，对湿地研究具有重要意义.该文提出了多分类器组合的方法对湿地类型信息进行提取.选取最大似然分类器、神经网络分类器及支持向量机分类器作为基分类器，利用熵权法确定分类器的组合规则，选取各基分类器，度量它们的差异性，确定在组合分类器中各基分类器的权重系数，遥感影像分类采用加权组合的分类算法并进行精度验证，从而提高湿地分类的精度.1 研究区与数据1.1 研究区概况黑龙江省友好自然保护区横跨小兴安岭主脉的南北两坡，位于小兴安岭山脉中部，地理坐标为48°13′07″～48°33′15″N，128°10′15″～128°33′25″E，占地面积为60687 hm2，地处黑龙江省伊春市境内.友好自然保护区示意图如图1所示.图1 研究区示意图沼泽湿地是友好自然保护区主要的保护对象，根据沼泽湿地的类型，可划分为3个植被亚型，即森林沼泽、灌丛沼泽及草本沼泽.1.2 实验数据该文选用Landsat_5 TM2005年遥感影像数据.影像获取时间为2005年6月29日，轨道编号为117/26.为了避免遥感影像受到大气、光照、传感器自身因素等影响，对影像数据进行预处理.经过预处理的友好自然保护区遥感影像数据如图2所示.图2 研究区遥感影像图2 研究方法2.1 湿地遥感影像分类特征的选择对于湿地的分类和提取，要充分考虑遥感影像湿地植被的特征，挖掘影像自身特性，提高训练样本选取的准确性，以此提高分类精度.(1)归一化植被指数(NDVI).归一化植被指数反映了植被覆盖情况，计算归一化植被指数(NDVI)的算法如下：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(1)公式中，NIR表示近红外波段的反射值，R表示红光波段的反射值.TM影像的第3波段为红光波段，是叶绿素的主要吸收波段，用于区分植被种类和植被覆盖度；第4波段为近红外波段，是植物通用波段，可区分绿色植物类别.根据湿地植被的特点，其在TM遥感影像3、4波段光谱特征显著.(2)缨帽变换(K-T变换).对于TM影像，经过缨帽变换(K-T变换)的前三个分量分别为亮度分量、绿度分量和湿度分量[12].亮度分量为TM影像6个波段分量的加权和，体现亮度变化；绿度分量是近红外波段与可见光波段之间的比值，反映了近红外与可见光波段的对比；湿度分量是可见光波段与近红外波段以及红外5、7波段之间的差值，对植被和土壤的湿度最为敏感的波段即为红外5、7波段.土壤亮度(BI)、绿度(GVI)、湿度(WI)分别表示为：BI=0.2909TM1+0.2493TM2+0.4806TM3+0.5568TM4+0.4438TM5+0.1706TM7(2)GVI=-0.2728TM1-0.2174TM2-0.5508TM3+0.7721TM4+0.0733TM5-0.1648TM7(3)WI=0.1446TM1+0.1761TM2+0.3322TM3+0.3396TM4-0.6210TM5-0.4186TM7(4)式中TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7分别代表TM影像的第1、2、3、4、5、7波段.将遥感影像进行拉伸，随机选取训练样本，得到各波段和各植被指数的DN值，从而确定特征波段的选取.2.2 多分类器组合算法多分类器的组合方法有多种，根据单个分类器的输出结果进行分类，可分为测量级、抽象级和排序集；根据分类器组合形式，可分为级联、并联、嵌入式和混合式；以及根据训练样本的选取进行分类等.Gincinto等学者提出用多个神经网络分类方法进行组合对遥感影像进行分类[13].Pinz等学者提出将神经网络分类方法与最大似然分类方法相结合的多光谱遥感数据分类方法[14].柏延臣等学者提出使用抽象级、测量级、相同训练样本、不同训练样本将分类器组合，对土地覆被进行分类[15].Bruzzone等学者提出利用贝叶斯平均法、贝叶斯加权平均法进行多分类器组合,有效提高土地覆盖变化检测精度[16].熵权法的基本思想认为信息大小是确定精度和可靠性的因素.指标信息熵越小, 提供信息量越大, 权重相应就越大[17-18].该文提出选取最大似然分类器、神经网络分类器及支持向量机分类器作为基分类器，利用熵权法确定分类器的组合规则，度量各基分类器的差异性，确定组合分类器中各基分类器的权重系数，采用加权组合的分类算法对遥感影像进行分类.先确定不同类器分类类型权重：(5)公式中e(k)i表示第k个分类器第i种分类类型的精度，n为分类类型数量.再计算熵值：(6)得到各分类器分类精度的变异程度系数：D(k)=1-H(k)(7)各分类器的权重系数：(8)式中N表示分类器个数.组合分类器的分类算法X为：(9)3 结果与分析3.1 影像分类特征选择结果分析将森林沼泽、灌丛沼泽、草本沼泽三种湿地类型的遥感影像各波段DN值进行比较如图3所示.图3 遥感影像各湿地类型像元拉伸值在TM1波段灌丛沼泽和草本沼泽的影像光谱特征差异不显著，NDVI波段灌丛沼泽和草本沼泽的影像光谱特征差异不显著，BI波段森林沼泽和草本沼泽的影像光谱特征差异不显著，WI波段灌丛沼泽和草本沼泽的影像光谱特征差异不显著；在TM2、TM3、TM4、TM5、TM7和GVI波段各湿地类型的影像光谱特征差异显著，因此选择TM2、TM3、TM4、TM5、TM7和GVI波段作为分类特征波段.3.2 湿地类型信息提取选取最大似然分类器、神经网络分类器及支持向量机分类器作为基分类器，每种分类器选取相同的训练样本进行分类.确定三种分类器信息熵权重，加权求和得到组合分类器的分类结果.根据友好自然保护区地物类型特征，遥感影像可分为水体、草地、灌丛、森林、草本沼泽、灌丛沼泽、森林沼泽、人造覆盖八类.各基分类器与组合分类器分类结果如图4所示.图4 单分类器与组合分类器分类结果图根据野外GPS定点采样数据作为精度验证的依据，将最大似然分类器、神经网络分类器、支持向量机分类器以及组合分类器的分类结果进行比较，选取森林沼泽、灌丛沼泽、草本沼泽的生产精度、用户精度、总体精度和Kappa系数进行精度统计，分类精度统计结果见表1.表1 精度评价可以看出，三种基分类器和组合分类器均对草本沼泽和森林沼泽的分类精度较高，这是由于草本沼泽和森林沼泽的影像特征差异较大；灌丛沼泽具有过渡性植被特征，分类精度相对较低.通过三种基分类器分类精度比较，最大似然分类器对森林沼泽的分类精度较高，神经网络分类器对灌丛沼泽的分类精度较高，支持向量机分类器对草本沼泽的分类精度较高.表明不同分类器性能有所差异, 对于正确分类的结果有着互补信息.多分类器组合后的总体精度较基分类器中分类精度最高的支持向量机分类器提高5.3872%.4 结论该文以友好自然保护区TM遥感影像为数据源，选取TM2、TM3、TM4、TM5、TM7和GVI波段作为分类特征波段，将最大似然、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)3种分类器作为子分类器，利用熵权法确定组合分类器的组合规则，采用多分类器组合的方法对友好自然保护区进行湿地类型信息提取.得到分类的总体精度，草本沼泽、灌丛沼泽、森林沼泽的分类精度均有所提高.结果表明，利用熵权法确定分类器组合规则的方法能够提高遥感影像湿地类型信息的分类精度.该文选择多分类器组合的思想，弥补了单分类器分类过程中自身的不足，将单分类器分类过程中各自体现出的优势进行提取组合，取长补短，提高分类精度.但在组合过程中，选择哪种单分类器作为组合的基分类器，以及选择几种分类器进行组合能够达到最佳效果，有待进一步研究.参考文献【相关文献】[1] 杨朝斌,张树文,卜坤,等.高分辨率遥感影像在城市LUCC中的应用[J].中国科学院大学学报,2016,33(3):289-297.[2] 杨青山,张华.融合像元形状和光谱信息的高分遥感图像分类新方法[J].国土资源遥感，2016，28(4):64-70.[3] 李素,李文正,周建军,等.遥感影像混合像元分解中的端元选择方法综述[J].地理与地理信息科学，2007(5):35-38，+42.[4] 蓝金辉,邹金霖,郝彦爽,等.高光谱遥感影像混合像元分解研究进展[J].遥感学报，2018,22(01):13-27.[5] De Pinho C M D, Fonseca L M G, Korting T S, et al. 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stacking法分类

stacking法分类摘要：一、引言二、stacking 法的定义和原理三、stacking 法在分类任务中的应用四、stacking 法的优点与局限五、结论正文：一、引言随着人工智能的不断发展，分类问题在机器学习领域中占据了重要地位。

为了提高分类模型的性能，研究者们提出了许多分类算法。

其中，stacking 法作为一种集成学习方法，已经在许多分类任务中取得了显著的成果。

本文将详细介绍stacking 法的原理、应用以及优缺点。

二、stacking 法的定义和原理Stacking（堆叠）法是一种集成学习方法，它的核心思想是将多个基分类器的输出结果进行组合，以提高分类性能。

具体来说，stacking 法分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。

1.训练阶段：首先，使用一部分数据训练多个基分类器。

这些基分类器可以是不同的分类算法，如决策树、支持向量机等。

2.测试阶段：将训练好的基分类器应用于测试数据集，得到每个样本的预测结果。

然后，根据这些预测结果，训练一个元分类器。

元分类器的任务是根据基分类器的输出结果，对样本进行重新分类。

三、stacking 法在分类任务中的应用Stacking 法在分类任务中的应用十分广泛，尤其是在数据集较大、类别不平衡或者数据集复杂的情况下。

通过使用多个基分类器，stacking 法能够提高分类性能，减小过拟合和欠拟合的风险。

同时，stacking 法具有较强的适应性，可以应用于多种不同的分类问题。

四、stacking 法的优点与局限1.优点：（1）提高分类性能：通过组合多个基分类器的输出结果，stacking 法能够提高分类准确率。

（2）具有较强的适应性：stacking 法可以应用于多种不同的分类问题，无论是在数据集较大还是较小的情况下，都能取得较好的效果。

（3）易于实现：stacking 法的实现相对简单，只需要在训练和测试阶段分别对基分类器和元分类器进行训练即可。

2.局限：（1）计算复杂度较高：由于需要训练多个基分类器和元分类器，stacking 法的计算复杂度较高，特别是在处理大规模数据集时。

机器学习中的多分类任务详解

现实中常遇到多分类学习任务。

有些二分类学习方法可直接推广到多分类，如LR。

但在更多情形下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。

所以多分类问题的根本方法依然是二分类问题。

具体来说，有以下三种策略：一、一对一（OvO)假如某个分类中有N个类别，我们将这N个类别进行两两配对（两两配对后转化为二分类问题）。

那么我们可以得到个二分类器。

（简单解释一下，相当于在N个类别里面抽2个）之后，在测试阶段，我们把新样本交给这个二分类器。

于是我们可以得到个分类结果。

把预测的最多的类别作为预测的结果。

下面，我给一个具体的例子来理解一下。

上图的意思其实很明显，首先把类别两两组合（6种组合）。

组合完之后，其中一个类别作为正类，另一个作为负类（这个正负只是相对而言，目的是转化为二分类）。

然后对每个二分类器进行训练。

可以得到6个二分类器。

然后把测试样本在6个二分类器上面进行预测。

从结果上可以看到，类别1被预测的最多，故测试样本属于类别1。

二、一对其余(OvR)一对其余其实更加好理解，每次将一个类别作为正类，其余类别作为负类。

此时共有（N个分类器）。

在测试的时候若仅有一个分类器预测为正类，则对应的类别标记为最终的分类结果。

例如下面这个例子。

大概解释一下，就是有当有4个类别的时候，每次把其中一个类别作为正类别，其余作为负类别，共有4种组合，对于这4种组合进行分类器的训练，我们可以得到4个分类器。

对于测试样本，放进4个分类器进行预测，仅有一个分类器预测为正类，于是取这个分类器的结果作为预测结果，分类器2预测的结果是类别2，于是这个样本便属于类别2。

其实，有人会有疑问，那么预测为负类的分类器就不用管了吗？是的，因为预测为负类的时候有多种可能，无法确定，只有预测为正类的时候才能唯一确定属于哪一类。

比如对于分类器3，分类结果是负类，但是负类有类别1，类别2，类别4三种，到底属于哪一种？OvO和OvR有何优缺点？容易看出，OvR只需训练N个分类器，而OvO需训练N(N - 1)/2个分类器，因此，OvO的存储开销和测试时间开销通常比OvR更大。

描述多类分类问题的两种基本思路

多类分类问题是指需要将数据分为两个以上的类别，常见的例子包括手写数字识别、图像分类、文本分类等。

对于多类分类问题，有两种基本思路可以考虑：一、一对多(OvA)或一对一(OvO)的二元分类器思路1. 一对多(OvA)一对多的思路是将多类分类问题转化为多个二元分类问题。

假设有N 个类别，那么可以训练N个二元分类器，每个分类器负责将一个类别与其他所有类别进行区分。

在预测时，选择具有最高置信度的分类器的预测结果作为最终的分类结果。

该思路的优点是简单易实现，且能够应对多类别不平衡的情况。

每个二元分类器只需要关注一个类别，因此不易受其他类别的影响。

但是，一对多思路也存在一些缺点。

由于需要训练N个二元分类器，因此训练时间较长。

对于样本不均衡的问题，如果某一类样本较少，可能会导致该类别的分类器性能下降。

另外，在预测时，可能存在多个分类器输出相同的置信度，导致无法确定最终的分类结果。

2. 一对一(OvO)一对一的思路是将多类分类问题转化为多个二元分类问题，每个二元分类问题解决类别之间的区分。

假设有N个类别，那么可以训练N*(N-1)/2个二元分类器，每个分类器负责将两个类别进行区分。

在预测时，采用投票或者其他集成方法确定最终的分类结果。

相对于一对多思路，一对一思路的训练时间更长，但是在预测时更加简单，不需要考虑置信度最高的分类器。

由于每个二元分类器只需要关注两个类别，因此数据不平衡的问题对性能影响较小。

但是，一对一思路也存在一些缺点。

计算复杂度随着类别数量呈二次增长，当类别数量较大时，会导致训练时间过长。

如果存在类别不平衡的情况，投票的结果可能会受到影响。

二、直接使用多类分类器另一种基本思路是直接使用专门设计用于多类分类问题的分类器，例如多层感知器(MLP)、决策树、支持向量机(SVM)、随机森林等。

多类分类器的思路是在训练模型时同时考虑多个类别之间的关系，学习多类别之间的决策边界。

在预测时，直接输出最可能的类别作为分类结果。

组合分类方法

组合分类方法组合分类方法是一种将基础分类器组合成一个更强大的分类器的技术。

它通过将多个基础分类器的输出组合以形成最终分类的决策，以提高分类的准确度和泛化能力。

本文将分别介绍集成学习、叠加泛化和标签传播这三种常用的组合分类方法。

集成学习是一种基于多个分类器集合的组合分类技术。

它的核心思想是将多个弱分类器组合成一个更强大的分类器，以提高分类的准确度和泛化能力。

集成学习主要分为两类：一类是基于同质模型的集成学习，即将多个相同类型的基础分类器组合在一起；另一类是基于异质模型的集成学习，即将多个不同类型的基础分类器组合在一起。

目前，集成学习领域的代表性算法有随机森林、AdaBoost和Bagging等。

叠加泛化是一种基于多个不同层次的分类器集合的组合分类技术。

它的核心思想是将多个级别不同的分类器组合成一个更强大的分类器，以提高分类的准确度和泛化能力。

叠加泛化主要包括两个主要的步骤：首先是建立一个集成的分级分类器，然后再对未知样本进行分类。

目前，叠加泛化领域的代表性算法有深度信念网络和卷积神经网络等。

标签传播是一种基于标签传递的组合分类技术。

它的核心思想是利用已知样本的标签信息，将这些标签信息传递给未知样本，从而实现分类。

它主要包括两个阶段：首先是构建带标签的图形模型，然后是使用标签传播算法对未知样本进行分类。

标签传播不需要训练很多基础分类器，它可以利用少量的已知标签信息对未知样本进行分类，标签传播技术在许多实际应用中得到广泛应用。

组合分类方法是一种有效的提高分类准确度和泛化能力的技术。

不同的组合分类方法可以根据具体的应用场景选择。

在实际应用中，我们可以根据需要选择适合自己的方法，并优化它以获得更高的分类性能。

除了上述的三个常用的组合分类方法外，还有其他一些组合分类方法。

一种是基于神经网络的组合分类方法。

这种方法利用不同的神经网络训练出不同的基础分类器，再将它们组合成一个更强大的分类器。

由于神经网络可以在大规模数据上学习和泛化，因此这种方法在处理大规模数据集时效果非常好。

机器学习中的集成学习算法

机器学习中的集成学习算法机器学习是目前非常热门的研究领域。

在机器学习中，集成学习算法尤为重要。

集成学习算法是指通过将多个不同的学习算法结合起来，来提高模型的性能和泛化能力。

本文将会介绍集成学习算法的概念、分类以及具体应用等内容。

一、集成学习算法的概念集成学习算法是一种将多个分类器组合起来，以提高学习算法的性能和泛化能力的方法。

其根据不同的机器学习算法，通过实现不同的策略来改进分类器的准确性。

这些算法的主要目的是减少过拟合和提高鲁棒性，它们通过整合来自不同算法的信息，从而提高整体性能。

二、集成学习的分类根据集成学习算法的实现原理，可以将其划分为三类：bagging(套袋法)、boosting(提升法)和stacking(堆叠法)。

1. BaggingBagging是一种并行的集成学习方法。

它的原理是基于不同的训练集对分类器进行训练，并对结果进行平均（以分类问题为例），以提高分类器的准确性。

Bagging依赖于构造大量的分类器并将它们的结果合并，从而使得模型更具鲁棒性和泛化能力。

2. BoostingBoosting是目前应用最广泛的集成学习方法之一。

Boosting的工作原理是一种按序列引入数据的方法。

它的实现方法是生成一系列的基分类器，并将它们按照一定的权重组合来提高模型的准确性。

Boosting技术就是不断得学习如何在错误中提高模型的准确性的过程。

缺点是Boosting几乎总是会导致过度拟合问题，而且对训练数据过于敏感。

3. StackingStacking是一种堆叠的学习方法，它通过堆叠不同分类器的输出来构建一个新的分类器。

Stacking的实现方法是基于不同的学习算法来生成若干个分类器。

这些分类器由不同的特征子集和训练数据子集构成。

最终，在训练数据上生成的分类器组成一个新的分类器来提高分类的准确性。

三、集成学习算法的具体应用集成学习算法可以应用于各种机器学习问题，包括分类和回归。

以下是一些常见的应用：1. 图像识别图像识别是一个受欢迎的研究领域。

一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法

第３１卷第１期
２１００年２月
河南科技大学学报：自然科学版
ＪｕｎｌｏｎｎＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ：ｔｒｌＳｉｎｅｏｒａｆＨｅａｉｅｓｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮａｕａｃｅｃｙ
分析这些属性，行文本特征提取，进将是邮件正确分类的保证。
本研究的目的是为了更好的解决目前在互联网上垃圾邮件横行的现状，还互联网社会一个清洁的
环境，同时也从技术角度提出一种新的思路，希望可以为以后的研究提供一个新的方向。
Ｓａｅ等多种方法。。ｐｃ） ‘
与一般的分类问题相比，邮件分类面临一个突出的问题：邮件中包含的属性个数很多，征提取的特
好坏直接关系到文本分类结果的优劣。因此，过Ｂｙｓ法将多个各具特色的分类器综合在一起来通ａｅ方
摘要：出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法。首先，算分类器对各个类别提计的置信度。然后，以各分类器的置信度为先验概率，用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合，出采得最终输出向量，后通过优化阈值提高综合分类器识别精度。在此后的实验数据表明：算法具有方法简单、最该运算速度快、分类精度高等优点… Ｃｋ Ⅲ （

维普资讯
多分类器组合研究
王正群孙兴华杨科学系，京２０９）南南１０４
Ｅ— ｉ：ｎｚｅｇｕ＠ｓｎ．ｏｍａｌｗａｇｈｎｑｎｉａｃｍ
摘要文章提出了一种多分类器的组合方法，利用了参与组合的分类器提供的度量层次上的两类信息：训练样本它对
注口。
该文提出的分类器组合方法的有效性。验采用南京理工大学实计算机系ＮＵＴ０Ｈ手写汉字样本库，样本库包含银行支Ｓ６３Ｗ该
票大写金额常用的 “ 、、 … ” ９个手写体汉字。结果显示．零壹 … ｌ
这里抽取手写汉字的两类特征 — — 周边特征、叉数特交
征［设计基于这两类特征的最小距离分类器ｏｑ，
。用
．
验证
次的角度，息融合一般可划分为象素级（层）合，征级信低融特（中层）合和决策级（融高层）合三个层次。目前，模式识别融在领域，多分类器组合为代表的决策级融合技术已受到普遍关以
Ａｂｓｒａｃｔｔ：Ｔｈｉｐａｒｓｐｅｐｒｓｎｓｅｅｔａｃｍｂｎａｉｎｏｉｔｏｍｅｔｄｆｈｏｏｍｕｌｉｅｌｓｉｅｒｗｈｉｈａｔｐｌｃａｓｆｓ，ｉｃｐｐｌｅｔｋｉｓｆｅｃｓｏｉｆｒｉｓｗｏｎｄｏｄｉｉｎｎｏ－

stackingclassifier方法

stackingclassifier方法StackingClassifier是一种集成学习方法，它通过组合多个基分类器的预测结果来提高整体分类性能。

在这篇文章中，我将介绍StackingClassifier的工作原理、使用方法和优缺点，并讨论一些使用该方法的实际案例。

首先，让我们了解StackingClassifier的工作原理。

StackingClassifier由两个主要组成部分组成：基分类器和元分类器。

基分类器是指在原始数据上训练的多个独立分类器，而元分类器用于组合基分类器的预测结果。

StackingClassifier的核心思想是，通过对基分类器预测结果的加权组合，得到最终的分类结果。

元分类器可以是任何类型的分类模型，如逻辑回归、支持向量机等。

StackingClassifier的使用方法相对简单。

首先，我们需要选择一个适当的元分类器，并在训练数据上训练它。

然后，我们需要选择一组基分类器，并在同样的训练数据上训练它们。

在训练基分类器时，我们可以使用交叉验证的方法来选择最佳的参数设置。

最后，我们将基分类器的预测结果作为元分类器的输入，并在验证数据上评估整体性能。

在测试阶段，我们使用训练好的StackingClassifier对新的样本进行分类。

使用StackingClassifier有很多优点。

首先，它可以提高分类性能，特别是在基分类器之间存在差异的情况下。

通过组合不同的基分类器，StackingClassifier可在不同方面捕捉数据集的特征，从而提高整体性能。

此外，StackingClassifier还可以降低过拟合风险，因为它通过多个模型的集成预测结果来减少个别模型的影响。

然而，StackingClassifier也有一些缺点。

首先，由于需要训练多个基分类器和一个元分类器，它的计算成本较高。

特别是在训练数据集较大或基分类器较复杂的情况下，训练时间可能会很长。

其次，StackingClassifier对基分类器的选择和调参要求较高。

分类器设计及组合技术研究的开题报告

分类器设计及组合技术研究的开题报告一、论文题目分类器设计及组合技术研究二、研究背景随着机器学习技术的不断发展，分类器成为了机器学习中不可或缺的一部分。

分类器可以将数据分为不同的类别，例如将垃圾邮件和正常邮件分开、将狗和猫区分开等。

在实际应用中，分类器可以在图像识别、自然语言处理等领域得到广泛的应用。

然而，不同的分类器在不同的数据集上效果并不一定相同。

在某些情况下，单一的分类器可能会出现误判的情况，导致错误的结果。

因此，提高分类器的准确率是机器学习领域研究的热点问题之一。

为了提高分类器的准确率，研究者们发展了各种组合技术，例如集成学习、Bagging、Boosting等。

这些组合技术能够将多个分类器的结果进行集成和处理，从而得到更准确的结果。

三、研究内容及目标本文旨在研究分类器设计及组合技术，并探讨如何将不同的分类器组合起来以提高分类器的准确率。

主要研究内容包括：1. 分类器设计。

针对不同的数据集和分类任务，设计并实现适合的分类器，例如SVM、KNN、朴素贝叶斯等。

2. 分类器组合技术研究。

研究相关的分类器组合技术，包括集成学习、Bagging、Boosting等，分析其原理和优缺点。

3. 实验验证。

在不同的数据集上进行实验验证，比较不同分类器的准确率和不同组合技术的效果，得出结论和建议。

本文的目标为：提高分类器的准确率和鲁棒性，探究实现更适合特定任务的分类器和组合技术。

四、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 文献综述。

对分类器和组合技术相关的文献进行综述，分析其理论基础、应用场景和发展趋势。

2. 数据分析。

选择多组不同类型的数据集，对这些数据集进行分析和预处理，以作为分类器的训练和测试数据。

3. 分类器设计与实现。

针对所选数据集的特征和分类任务，设计并实现适合的单一分类器，例如SVM、KNN、朴素贝叶斯等。

4. 分类器组合技术实现。

针对所选的单一分类器，探究相关的组合技术，例如集成学习、Bagging和Boosting。