ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ В РЕШАЮЩИХ ДЕРЕВЬЯХ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТИПОВ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ


https://doi.org/10.21686/2413-2829-2015-4-148-152

Полный текст:


Аннотация

Методы классификации по характеру принятия решения делятся на методы, использующие глобальную оптимизацию (все наблюдения обучающей выборки), и локальную оптимизацию (наблюдения только в малой окрестности исследуемого объекта). Перспективным направлением исследований является совмещение преимуществ каждого подхода в одном объединенном классификаторе. В статье предложен метод объединения этих подходов за счет встраивания локальных метрических признаков в подход, использующий глобальную оптимизацию. Данный подход продемонстрирован для случая, когда в качестве классификатора, использующего глобальную оптимизацию, применяются методы случайного леса (random forest) и особо случайных деревьев (extra random trees). Предложены различные варианты метрических признаков. Перспективность указанного подхода проиллюстрирована на примере решения задачи классификации типа лесных массивов, в которой добавление предложенных метрических признаков существенно улучшило точность классификации.

Об авторе

Виктор Владимирович Китов
РЭУ им. Г. В. Плеханова
Россия

кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории об-лачных технологий и аналитики больших данных РЭУ им. Г. В. Плеханова

117997, Москва, Стремянный пер., д. 36



Список литературы

1. Chih-Fong Tsai, Chia-Ying Lin. A Triangle Area Based Nearest Neighbors Approach to Intrusion Detection // Pattern Recognition. - 2010. - Vol. 43 (1). - P. 222-229

2. Chih-Fong Tsai, Wei-Yang Lin, Zhen-Fu Hong, Chung-Yang Hsieh. Distance-Based Features in Pattern Classification // EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. - 2011. - N 62. - URL: http://asp.eurasipjournals.com/content/2011/1/62 (accessed 25.05.2015)

3. Greeshma K., Merin Meleet. Detecting Network Intrusions Using New Feature Representations // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. - 2013. - N 3 (6). - P. 645-649

4. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. - URL: http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ OLD/ESLII_print4.pdf (accessed 25.05.2015)


Дополнительные файлы

Для цитирования: Китов В.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ В РЕШАЮЩИХ ДЕРЕВЬЯХ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ТИПОВ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2015;(4):148-152. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2015-4-148-152

For citation: Kitov V.V. THE USAGE OF METRIC FEATURES IN PREDICTION WITH DECISION TREES DEMONSTRATED ON THE TASK OF FOREST COVER TYPE CLASSIFICATION. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2015;(4):148-152. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2413-2829-2015-4-148-152

Просмотров: 19

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-2829 (Print)
ISSN 2587-9251 (Online)