基于SVDD的層次糾錯輸出編碼研究

雷 蕾，王曉丹，羅 璽，宋亞飛

（1.空軍工程大學防空反導學院，陜西西安710051；2.空軍工程大學信息與導航學院，陜西西安710077）

基于SVDD的層次糾錯輸出編碼研究

雷 蕾1，王曉丹1，羅 璽2，宋亞飛1

（1.空軍工程大學防空反導學院，陜西西安710051；2.空軍工程大學信息與導航學院，陜西西安710077）

糾錯輸出編碼能有效地將多類問題分解為一系列二類子問題進行求解，已受到眾多機器學習研究者的關注。如何構建基于數據的編碼矩陣是編碼方法確定的關鍵。針對此問題，基于Fisher原理，提出一種基于支持向量數據描述（support vector domain description，SVDD）的層次糾錯輸出編碼構造方法（hierarchical error-correcting output codes，HECOC）。該方法首先采用SVDD計算各類別的可分程度，從而得到由不同子類構成的二叉樹；然后分別對二叉樹的各層結點進行編碼并最終形成層次輸出編碼。在仿真實驗中，對不同子類類群劃分構成的基分類器的可分性進行了對比，結果表明，該編碼方法能在保證分類精度的同時，提高基分類器之間的差異性和糾錯輸出編碼的容錯能力。

多類分類；糾錯輸出編碼；類間可分性；支持向量數據描述

0 引 言

多類分類是模式識別領域的研究重點和難點。糾錯輸出編碼（error-correcting output codes，ECOC）［1］作為一種分而治之的多類解決方案，將復雜的多類問題分解為多個簡單的二類分類任務；同時繼承糾錯碼特有的糾錯能力，使得利用一定的解碼規則能對由二類分類器產生的錯誤具有一定的糾錯能力。而編碼矩陣的構造作為完成ECOC多類分類的第一步，已受到眾多學者的關注和研究［2－5］。……