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摘要
有序多分类方法已经得到了广泛研究.传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的.但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性.提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重.该方法通过最小化γ-
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单位首都医科大学附属北京同仁医院; 中国科学院; 中国科学院大学
