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논문 기본 정보
- 자료유형
- 연구보고서
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.2
- 수록면
- 336 - 341 (6page)
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To use binary classifiers such as Support Vector Machines (SVM) for multi-class classification problems, the multi-class classifier is designed as a combination of binary classifiers in “one-versus-the-rest” or “one-versus-one” approach. In “Error-Correcting-Output-Code” approach, the classifier is designed such as the errors of some binary classifiers are collected by using the idea of the error correcting coding. However, there are so many other binary classifiers which can be used for multi-class classifier design and are not used in these methods. In this paper, we consider the problem to find the optimal combination of the binary classifiers. Since the number of subsets of the available binary classifiers is enormous, we use optimization technique such as Genetic Algorithm to find a sub-optimal combination. The experimental results show that the proposed approach achieves higher classification performances than the previous methods.
목차
Abstract
1. Introduction
2. The previous methods
3. Selection of binary classifiers formulti-class classification problems
4. Experiments
5. Conclusion
References
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