DRC-ACM:一种精确的基于解析中心的分类器

摘要

ACM是一种基于版本空间(version space)解析中心的分类器,它具有较好的泛化性能.但是由于冗余约束的存在,使得ACM分类器的解偏离主版本空间(prime version space)解析中心,从而降低了分类器的泛化性能,同时冗余约束还将降低分类器的分类速度和存储效率.针对上述问题,提出了一种冗余约束增量约简算法,同时将增量约简算法与ACM分类器的算法结合起来,形成了一种去冗余约束的精确的ACM分类器(DRC-ACM).通过对Heart,Thyroid,Banana数据集的实验,证明DRC-ACM分类器是有效的.