适于数据流组合分类的直推学习方法

？在进行组合决策时,已有的组合分类方法需要对多个组合分类器均有效的公共已知标签训练样本。为了解决在没有已知标签样本的情况下数据流组合分类决策问题,提出一种基于约束学习的数据流组合分类器的融合策略。在判定测试样本上的决策时,根据直推学习理论设计满足每一个局部分类器约束度量的方法,保证了约束的可行性,解决了分布式分类聚集时最大熵的直推扩展问题。测试数据集上的实验证明,与已有的直推学习方法相比,此方法可以获得更好的决策精度,可以应用于数据流组合分类的融合。