[發明專利]一種基于三支決策的分類器構建方法

在審

• 申請號: 201611170422.9
• 申請日: 2016-12-16
• 公開（公告）號: CN106599924A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 張濤;李林
• 申請（專利權）人: 北京靈眾博通科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙)11513
• 代理人: 衛安樂

技術領域

本發明涉及一種分類器構建方法，特別是關于一種基于三支決策的分類器構建方法。

背景技術

三支決策將傳統的正域和負域二支決策語義拓展為正域、邊界域、負域的三支決策語義，認為在數據信息不充分和獲取數據信息代價較高額情況下，邊界域決策(延遲決策)是一類可行的決策形式。

經典的分類器，都是二支分類器，只考慮接受或者拒絕兩種情況，非此即彼，當信息充分時，二支分類器有很好的分類效果，但在實際應用中，信息常常缺乏精確性和完整性，因此二支分類器就會有較高的誤分率。雖然目前有研究將傳統二支分類器結合三支決策的思想進行改進，但本質上仍然以二支決策分類器為基礎，仍無法克服信息缺乏精確性、完整性及精確度的問題。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種基于三支決策的分類器構建方法，該方法具有較好的可解釋性，在信息不足或者不完備時，不會硬性的做出判斷，而是做出第三種選擇，即不承諾。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種基于三支決策的分類器構建方法，其特征在于包括以下步驟：1)設論域U＝{x₁,...x_n,...,x_N}，x_n是其中的某一對象，A＝{a₁,...,a_d,...,a_D}是對象的D維特征集合，設V＝{V₁,...,V_d,...,V_D}為對象x_n特征集合A的數值集合，其中為x_n的特征a_d的值，設集合類別X＝{X₁,...,X_k,...,X_K}，表示對象類別；2)將高維數據降維映射到二維平面，降維映射后，每一個數列就表示一個特征，判斷區間也變為一維；3)對于某一測試數據，以該測試數據在各特征上的數值為中心，選取長度r為判斷半徑；4)對于一條待測數據對象x_n，其特征a_d的值為在特征a_d上若以為中心，以長度r為半徑，劃分判斷區間R_d；5)分別計算該判斷區間內屬于不同類別的樣本的數目c_k，0≤c_k≤B，得到在特征a_d上該數據屬于某一類別X_k的概率；6)根據概率判斷測試數據類別，完成分類。

進一步，所述步驟4)中，判斷區間

進一步，所述步驟4)中，判斷區間半徑r的選取過程如下：4.1)將測試數據歸一化后，全部特征的數值都分布在區間[0,1]上，根據實際需求的預設精度，首 先將半徑r的初始值r_sta設定為0，步進r_stp為0.01個單位，最大r_end為1；4.2)經步驟4.1)計算后，選出分類最高精度P₁，并且得到該精度下的r值：r＝n₁·0.01，式中，1≤n₁≤100；此時有：n₁·0.01≥(n₁-1)·0.01，且n₁·0.01≥(n₁+1)·0.01；4.3)重設初始值r_sta值和最大r_end：

4.4)經步驟4.3)計算后，得出分類最高精度P₂，如果有P₂>P₁，則此時：

r＝(n₁-1)·0.01+n₂·0.001；4.5)根據上述步驟進行迭代，直至P_i+1≤P_i結束，得到最高分類精度P_i和此時半徑：

進一步，所述步驟5)中，在特征a_d上該數據屬于某一類別X_k的概率為：

式中，B為判斷區間內所有類別樣本總數。