检索结果-内蒙古大学图书馆

On the Mean Accuracy of Hierarchical Classifiers

IEEE Transactions on Computers 1978年第8期C-27卷 771-776页

作者： Kulkarni, Ashok V. Coulter Biomedical Research Laboratory Waltham MA 02154 United States

A performance measure is derived for a multiclass hierarchical classifier under the assumption that a maximum likelihood rule is used at each node and the features at different nodes of the tree are class-conditionally statistically independent. The mean accuracy of an estimated hierarchical classifier is then defined as its performance averaged across all classification problems, when an estimated decision rule is used at every node. For a balanced binary decision tree, it is shown that there exists an optimum number of quantization levels for the features which maximizes the mean accuracy. The optimum quantization level increases with the number of training samples per class available to estimate the node decisions and is a nondecreasing function of the depth of the tree. Copyright © 1978 by The Institute of Electrical and Electronics Engineers. Inc.

关键词： Sample Size Hierarchical Classifiers Independent Measurement Multiclass Pattern Classification quantization complexity

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