Abstrakt. Enklassklassklassare utbildas endast med prover från målklass. Intuitivt kan deras försiktiga modellering av klassbeskrivningen gynna klassiska klassificeringsuppgifter där klasser är svåra att separera på grund av överlappning och dataobalans. I detta arbete föreslås tre metoder för att utnyttja kombinationen av klassifikationer baserade på icke-parametriska modeller, N-ary Trees och Minimum Spanning Trees klass deskriptorer (MST CD). Dessa metoder behandlar inkonsekvenser som uppstår genom att kombinera flera klassificeringar och med falska anslutningar som MST-CD skapar i multimodala klassdistributioner. Försök på flera datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår jämförbara och, i vissa fall, centrala resultat.
I REF skapar La Grassa et al. en binär modell baserad på kombinationen av två enklassare.
Binary Classification using Pairs of Minimum Spanning Trees or N-ary Trees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}