Enklassig klassificering erbjuder värdefulla verktyg för att bedöma förekomsten av avvikelser i data. I detta dokument föreslår vi en designmetod för klassklassificeringar baserade på entropiska spänndiagram. Den spännande grafen är inlärd på inbäddade indata, i syfte att generera en partition av hörnen. Den slutliga partitionen härleds genom att utnyttja ett kriterium baserat på ömsesidig informationsminimering. Här beräknar vi den ömsesidiga informationen genom att använda en bekväm formulering som tillhandahålls i termer av α-Jensen skillnaden. När utbildningen är avslutad, för att associera en konfidensnivå med klassificeringsbeslutet, konstrueras en grafbaserad fuzzy-modell. Den fuzzification processen baseras endast på topologisk information av hörnen av entropic spännvidd grafen. Som sådan lämpar sig den föreslagna klassifikationen även för datauppsättningar med komplexa geometriska strukturer. Vi erbjuder experiment på välkända benchmarking dataset som innehåller både funktion vektorer och märkta grafer. Dessutom tillämpar vi metoden på problemet med proteinlöslighetsigenkänning genom att överväga flera data representationer för proverna. Experimentella resultat visar hur effektiv och mångsidig den föreslagna metoden är i förhållande till andra moderna metoder.
I Ref författare beskriva en intressant graf-baserat tillvägagångssätt för en-klass klassificering med optimizator lärande i en binär klassificering problem att hitta den bästa partitionen som utnyttjar ett kriterium baserat på ömsesidig information minimering.
One-class classifiers based on entropic spanning graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}