روش های کلاسه بندی مبتنی بر الگوهای نوظهور

  • روش کلاسه بندی بر اساس مجموع الگوهای نوظهور  CAEP[1][21]

از آنجایی که الگوهای نوظهور، دانش تمایز بین کلاس های مختلف را نشان می دهد، آنها در ایجاد کلاسه بندی دقیق بسیار موثر هستند. کلاسه بند های بر پایه الگوهای نوظهور قدرت مجموع الگوهای نوظهور را برای کلاسه بندی یک نمونه تست بکار می گیرد. Dong [21] اولین کلاسه بند بر پایه الگوهای نوظهور را ارائه داد که CAEP، Classification by Aggregating Emerging Patterns، نامیده شد. CAEP همه الگوهای نوظهور قوی را بوسیله الگوریتم های مبتنی بر مرز استخراج می کند. برای کلاسه بندی کردن یک نمونه تست، برای هر کلاس یک امتیاز[2] محاسبه می شود. کلاس با بالاترین امتیاز بعنوان برچسب نمونه تست در نظر گرفته می شود. اگر تعداد الگوهای کاندید کلاس های مختلف نامتوازن[3] باشد، کلاس با الگوهای بیشتر تمایل در بدست آوردن امتیاز بیشتر دارد. برای حل این مشکل، یک امتیاز پایه[4] برای هر کلاس از نمونه های آموزشی بدست می آید [21].

  • الگوریتم کلاسه بندی بر پایه تئوری اطلاعات[5] iCAEP

بعداً، Zhang et al. [26]، یک نوع از CAEP را که iCAEP، Information based Classification by Aggregating Emerging Patterns، نامیده شد، معرفی کرد. iCAEP، از تئوری اطلاعات[6] استفاده می کند تا نیازی به محاسبه base score برای هر کلاس نباشد.

برای کلاسه بندی یک نمونه تست، کوچکترین امتیاز بعنوان برچسب کلاس نمونه تست در نظر گرفته می شود. در مقایسه با CAEP، iCAEP دقت را بهبود می دهد و زمان را برای کلاسه بندی کاهش می دهد.

  • روش کلاسه بندی برپایه الگوهای نوظهور جهشیJEPs-Classifier [3]

بر اساس CAEP، الگوریتم کلاسه بند بر پایه الگوهای نوظهور جهشی توسط Li et al. ارائه شد. JEPs-classifier محنصراً از الگوهای نوظهور جهشی[7] با فراوانی نسبی بالا برای کلاسه بندی استفاده می کند. این نوع الگوها، رساترین الگوهای نوظهور جهشی[8] نامیده می شوند چرا که این الگوها همان محموعه آیتم های کمینه در مرز[9] هستند که دارای فراوان نسبی بالایی نسبت به دیگر آیتم ها در مرز هستند. JEPs-classifier از الگوریتم های مبتنی بر مرز بهره گرفته و الگوهای نوظهور جهشی را در قالب مرز فضای الگوها استخراج می کند. رساترین الگوهای نوظهور جهشی لزوما حداقل آستانه برای فراوانی نسبی ارضا نمی کند.

  • روش کلاسه بندی بر پایه الگوهای نوظهور جهشی قوی[10] [25]

این کلاسه بندی بر پایه قدرت مجموع الگوهای نوظهور جهشی قوی است و تلاش می کند تا با استفاده از الگوهای نوظهوری جهشی که حداقل آستانه را برای فراوانی نسبی دارا هستند، به دقت قابل توجهی دست یابد.

  • روش تصمیم گیری مبتنی بر نمونه[11] DeEPs [20]

بعداً، بر پایه روش های مبتنی بر نمونه[12]، کلاسه بند تنبل[13] به نام DeEPs، Decision-making by Emerging Patterns، ارائه شد [20]. جهت کاهش فضای جستجو الگوها، DeEPs یک نمونه تست را بعنوان یک فیلتر بکار می گیرد تا مقادیر آموزشی بی ربط را در نظر نگیرد. برای هر نمونه تست، DeEPs الگوهای نوظهور کاندید را استخراج می کند و مقادیر ویژگی هایی که در نمونه تست دیده نشده اند را نادیده می گیرد. این تکنیک، کارایی و دقت کلاسه بندی هایی مثل کلاسه بندی بر پایه مجموع الگوهای نوظهور CAEP و کلاسه بندی بر پایه الگوهای نوظهور جهشی JEP-classifier را بهبود می بخشد. اما، این روش منجر به تکرار محاسبات سنگین می شود بخصوص وقتی که نمونه های تست مشابه باشند.

  • روش پیش بینی توسط مجموعه راست نمایی (PCL[14]) [5]

PCL پیش بینی را توسط مجموعه ای از درست نمایی ها[15] انجام می دهد. PCL از K بالاترین الگوهای نوظهور که در نمونه تست شامل می شوند، برای کلاسه بندی استفاده می کند. برای هر کلاس، PCL یک امتیاز با استفاده از اجتماع درست نمایی حاصل از K بالاترین الگوهای نوظهور که نمونه تست را پوشش می دهند، بدست می آورد. PCL برای مجموعه داده ها با ابعاد بالا مناسب است بخصوص برای داده های بیان ژن.

 

[1] Classification by aggregating emerging patterns

[2] Score

[3] Unbalanced

[4] Base score

[5] Information-based classification by aggregating emerging patterns

[6] Information theory

[7] Jumping emerging patterns (JEPs)

[8] The most expressive JEPs

[9] border

[10] Strong jumping emerging patterns classifier

[11] Decision making by emerging patterns

[12] Instance-based

[13] lazy

[14] Prediction by collective likelihood

[15] Likelihood

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.