基于充分统计量的数据复杂度增量学习方法研究

摘要

数据复杂度是衡量数据类别可分性的指标,能够对数据预处理、分类器选择等环节提供有效的指导信息.但现有的数据复杂度计算方法不具备增量学习的功能,从而限制了它们的实际应用.研究结果表明可以通过计算充分统计量来实现增量学习功能的4个数据复杂度指标.实验结果验证,这些数据复杂度指标增量学习的有效性.