针对层次型多分类算法中二元分类器度量标准选择不合理而导致模型分类效果较差的现象,提出基于Hellinger距离矩阵的新度量方法.结果表明,该方法具有计算简单、不受数据分布不均影响等特点,可作为类别间重叠性的衡量;依据类别间重叠性越小可分性越强的节点选择方法,用该距离可构建分类性能更优的层次模型.实验结果验证了该方法的有效性和可行性.
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