層次分類和決策樹分類有什麼區別和聯絡?

時間 2021-06-03 05:39:17

1樓:楊旭東

隨著分類問題的規模越來越大,樣本數目、特徵維數和類別數量都在快速增長,給分類演算法的響應速度帶來嚴峻考驗.層次分類是解決多類分類問題的有效方法。依據是否要求類別之間存在顯式的層次關係, 層次分類方法可分為兩大類.

第一類方法要求類別間的層次關係是顯式的,層次分類器中除根節點外的每個節點分別對應原始類別中的乙個類,這在文字分類和生物系統分類等特定問題中較常見;第二類層次分類方法,這類方法要求類別間的層次關係是隱式的,類別標籤只出現在層次分類器的葉子節點層,中間節點上對應的類別由原始類別集合的子集組成。

層次分類器的定義包括類別層次和分類器兩部分. 類別層次決定多類問題的分解,層次分類器在類別層次的基礎上進行組織. 類別層次一般使用「樹(Tree)「或「有向無環圖 (Directed Acyclic Graph, DAG)冶結構儲存。

所以,層次分類其實和決策樹分類關係不大,決策樹分類是乙個具體的分類方法,它通常解的並不是乙個層次分類問題。在需要分類的類別數量很大時,其實是不適合用決策樹分類求解的。

[層次分類方法綜述](http://

manu46.magtech.com.cn/J

web_prai/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=9727

)[大規模層次分類問題研究及其進展](http://

cjc.ict.ac.cn/quanwenji

ansuo/2012-10/hl.pdf

)[基於類別結構的文字層次分類方法研究](http://

gb.oversea.cnki.net/KCM

S/detail/detail.aspx?filename=1011170261.nh&dbcode=CDFD&dbname=CDFDREF)

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