Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att förbättra den hierarkiska klassificeringens prestanda. Vi använder en svärm intelligensalgoritm för att välja vilken typ av klassificeringsalgoritm som ska användas vid varje "klassificeringsnod" i ett klassificeringsträd. Dessa klassificeringsnoder används i en top-down-klyfta och erövrar mode för att klassificera exemplen från hierarkiska datauppsättningar. I detta dokument föreslår vi en strategi baserad på svärminformation som försöker mildra en stor nackdel med en nyligen föreslagen lokal sökbaserad, girig algoritm. Vår intelligensbaserade strategi kan ta hänsyn till klassificeringsinteraktioner medan den giriga algoritmen inte är det. Vi utvärderar vår föreslagna metod mot den giriga metoden i fyra utmanande bioinformatiska datamängder och finner att det totalt sett finns en betydande ökning i prestanda.
Holden och Freitas REF föreslår en metod för att förbättra prestandan för hierarkisk klassificering uppifrån och ner, där en hybridpartikelsvärmoptimering (PSO) / myrkolonioptimering (ACO) algoritm används för att välja ut en uppsättning fördefinierade kandidatklassificeringsalgoritmer – den bästa (mest korrekta) klassificeringsalgoritm som ska användas vid varje nod i klasshierarkin.
Improving the Performance of Hierarchical Classification with Swarm Intelligence
{'venue': 'EvoBIO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}