| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现况 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 2 分解策略的相关理论与算法 | 第15-23页 |
| 2.1 多分类问题的拆分方法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 OvO拆分方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 OvR拆分方法 | 第16页 |
| 2.1.3 MvM拆分方法 | 第16-18页 |
| 2.2 基于层次结构的集成方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 决策有向无环图(DDAG) | 第18-19页 |
| 2.2.2 有向二叉树(DBT) | 第19-21页 |
| 2.2.3 自适应有向无环图(ADAG) | 第21-23页 |
| 3 三种层次结构的多分类模型分析与对比 | 第23-33页 |
| 3.1 模型性能的分析与对比 | 第23-28页 |
| 3.1.1 模型结构特征的分析对比 | 第23-25页 |
| 3.1.2 模型准确率的分析对比 | 第25-27页 |
| 3.1.3 模型时效性的分析对比 | 第27-28页 |
| 3.2 实验验证 | 第28-31页 |
| 3.2.1 准确率验证 | 第30页 |
| 3.2.2 时效性验证 | 第30-31页 |
| 3.3 小结 | 第31-33页 |
| 4 基于不平衡因子的DBT改进算法 | 第33-44页 |
| 4.1 基于不平衡因子的DBT算法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 类间隔 | 第33-34页 |
| 4.1.2 算法实现 | 第34-36页 |
| 4.2 仿真实验 | 第36-43页 |
| 4.2.1 性能分析 | 第37-39页 |
| 4.2.2 不平衡因子的特征 | 第39-43页 |
| 4.3 小结 | 第43-44页 |
| 5 基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法研究 | 第44-52页 |
| 5.1 算法理论与实现 | 第44-46页 |
| 5.1.1 Hellinger距离 | 第44-45页 |
| 5.1.2 基于Hellinger距离矩阵的层次型多分类算法 | 第45-46页 |
| 5.2 实验与分析 | 第46-50页 |
| 5.3 小结 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 主要研究总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 7 参考文献 | 第54-58页 |
| 8 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |