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Journal of Classification
Erschienen in:

02.04.2019

Multiclass Classification Based on Multi-criteria Decision-making

verfasst von: Hossein Baloochian, Hamid Reza Ghaffary

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 1/2019

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Abstract

Lots of real-world problems require multiclass classification. Since most general classification methods are originally introduced for binary problems (including two classes), they should be extended to multiclass problems. A solution proposed for multiclass problems is to decompose such problems to several binary ones and then combine the results obtained from smaller problems as a tree-based structure to obtain the final solution. In this study, a novel method which uses VlseKriterijumska optimizacija I Kompromisno Resenje multi-criteria decision-making was proposed to build the best directed binary tree with minimum error. The proposed method is independent of classifier; nevertheless, in the current experiments, the support vector machine was employed as the base classifier. The proposed method was tested on datasets and the results were compared with other methods. It can be seen that it improves precision of predictions significantly.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Multiclass Classification Based on Multi-criteria Decision-making
verfasst von
Hossein Baloochian
Hamid Reza Ghaffary
Publikationsdatum
02.04.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 1/2019
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-018-9286-6

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