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数据挖掘全面介绍理论!绝对物超所值!!亲们捧个场!不会让大家失望的!

文件格式:Word 可复制性:不可复制 TAG标签: 数据挖掘 点击次数: 更新时间:2010-03-11 01:46
介绍

gfd这样在分类时,我们就可以先问分类器“1对5”(意思是它能够回答“是第1类还是第5类”),如果它回答5,我们就往左走,再问“2对5”这个分类器,如果它还说是“5”,我们就继续往左走,这样一直问下去,就可以得到分类结果。好处在哪?我们其实只调用了4个分类器(如果类别数是k,则只调用k-1个),分类速度飞快,且没有分类重叠和不可分类现象!缺点在哪?假如最一开始的分类器回答错误(明明是类别1的文章,它说成了5),那么后面的分类器是无论如何也无法纠正它的错误的(因为后面的分类器压根没有出现“1”这个类别标签),其实对下面每一层的分类器都存在这种错误向下累积的现象。。
  不过不要被DAG方法的错误累积吓倒,错误累积在一对其余和一对一方法中也都存在,DAG方法好于它们的地方就在于,累积的上限,不管是大是小,总是有定论的,有理论证明。而一对其余和一对一方法中,尽管每一个两类分类器的泛化误差限是知道的,但是合起来做多类分类的时候,误差上界是多少,没人知道,这意味着准

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