Vi presenterar en allmän ram för flerdimensionell klassificering som fångar de parvisa interaktionerna mellan klassvariabler. De parvisa klassinteraktionerna kodas med hjälp av en samling basklassificeringar (fas 1), för vilka klassförutsägelserna kombineras i ett slumpmässigt fält i Markov som därefter används för multidimensionell inferens (fas 2), vilket innebär att ramverket kan placeras mellan multimärkta Bayesian classifiers och etiketttransformationsbaserade metoder. Vårt förslag leder till en allmän ram som stöder ett brett spektrum av klassificeringsgrunder i den första fasen samt olika slutledningsmetoder i den andra fasen. Vi beskriver den grundläggande ramen och dess viktigaste egenskaper, samt strategier för att säkerställa ramens skalbarhet. Vi inkluderar en detaljerad experimentell utvärdering baserad på en rad allmänt tillgängliga databaser. Här analyserar vi ramverkets övergripande prestanda och vi testar beteendet hos de olika skalbarhetsstrategier som föreslås. En jämförelse med andra toppmoderna flerdimensionella klassificeringar visar att den föreslagna ramen antingen överträffar eller är konkurrenskraftig med de testade halmmännens metoder.
REF föreslog en skalbar interaktionsram av parvis klass för flerdimensionell klassificering genom att ta flera grundklassificeringar och slutledningsmetoder efteråt.
A scalable pairwise class interaction framework for multidimensional classification
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}