Robust Framework to Combine Diverse Classifiers Assigning Distributed Confidence to Individual Classifiers at Class Level
المؤلفون المشاركون
Jabbar, Sohail
Arshad, Sannia
Rho, Seungmin
Khalid, Shehzad
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We have presented a classification framework that combines multiple heterogeneous classifiers in the presence of class label noise.
An extension of m-Mediods based modeling is presented that generates model of various classes whilst identifying and filtering noisy training data.
This noise free data is further used to learn model for other classifiers such as GMM and SVM.
A weight learning method is then introduced to learn weights on each class for different classifiers to construct an ensemble.
For this purpose, we applied genetic algorithm to search for an optimal weight vector on which classifier ensemble is expected to give the best accuracy.
The proposed approach is evaluated on variety of real life datasets.
It is also compared with existing standard ensemble techniques such as Adaboost, Bagging, and Random Subspace Methods.
Experimental results show the superiority of proposed ensemble method as compared to its competitors, especially in the presence of class label noise and imbalance classes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khalid, Shehzad& Arshad, Sannia& Jabbar, Sohail& Rho, Seungmin. 2014. Robust Framework to Combine Diverse Classifiers Assigning Distributed Confidence to Individual Classifiers at Class Level. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049825
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khalid, Shehzad…[et al.]. Robust Framework to Combine Diverse Classifiers Assigning Distributed Confidence to Individual Classifiers at Class Level. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049825
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khalid, Shehzad& Arshad, Sannia& Jabbar, Sohail& Rho, Seungmin. Robust Framework to Combine Diverse Classifiers Assigning Distributed Confidence to Individual Classifiers at Class Level. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049825
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049825
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر