[发明专利]一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置有效
申请号: | 201710012563.6 | 申请日: | 2017-01-09 |
公开(公告)号: | CN106845537B | 公开(公告)日: | 2020-12-04 |
发明(设计)人: | 赵海英;贾耕云 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 赵元;马敬 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明实施例提供了一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法及装置,方法包括:获取各类别的训练数据;针对任一目标训练数据,计算目标训练数据与其他训练数据的欧式距离;按照所计算得到的欧式距离从小到大的顺序,对其他训练数据进行排序;按照排序结果,判断第一次出现的其他类别中的训练数据是否为特殊异类数据;如果是,将该训练数据之后的最小不纯度对应的第一训练数据与目标训练数据的欧氏距离确定为目标训练数据的分类器半径;如果否,将第二训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径。应用本发明实施例,通过对特殊异类数据进行判断,可以准确的确定分类器半径,进而能够准确的对数据进行分类。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 阈值 分类 半径 确定 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于自适应阈值的分类器半径确定方法,其特征在于,包括:获取各类别的训练数据;针对任一类别中的任一目标训练数据,计算所述目标训练数据与其他训练数据的欧式距离,其中,所述其他训练数据包括该类别中除所述目标训练数据之外的其他训练数据以及其他类别中的各训练数据;按照所计算得到的欧式距离从小到大的顺序,对所述其他训练数据进行排序;按照排序结果,判断第一次出现的其他类别中的训练数据是否为特殊异类数据;如果是,按照所述排序结果,计算该训练数据之后的各训练数据对应的不纯度,并将该训练数据之后的最小不纯度对应的第一训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径;如果否,按照所述排序结果,依次计算该训练数据之后的训练数据对应的不纯度,直到确定第二训练数据,将所述第二训练数据与所述目标训练数据的欧氏距离确定为所述目标训练数据的分类器半径;其中,所述第二训练数据对应的不纯度小于等于预设阈值,所述第二训练数据的后一个训练数据对应的不纯度大于所述阈值。
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