[发明专利]一种基于动态规划的分类器筛选方法、系统及计算机设备

权利要求书

1.一种基于动态规划的分类器筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对样本数据进行排序处理，将其转化为向量矩阵；

S2：根据向量矩阵，用动态规划算法求得三类分类器ROC曲面下的VUS估计值；

S3：将VUS估计值和向量矩阵代入VUS方差表达式中求VUS方差值；

S4：根据VUS方差值来比较得到VUS最大估计值，并将最大估计值的分类器作为最优的分类器。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态规划的分类器筛选方法，其特征在于，在步骤S1中，所述向量矩阵求解如下：

设D₁，...，D_N，N＝n₁+n₂+n₃是X₁₁，...，X₂₁，...，X_2n2，X₃₁，...，的组合序列，按升序对这个D序列进行排序，得到顺序统计信息序列；

D₍₁₎＝…＝D₍₁₎…D_(j)＝…＝D_(j)(＝D_(i))…D_(k)＝…＝D_(K)

设当i＝1，...，K时a_i、b_i、c_i分别为X_3k、X_2j、X_1i序列中与D_(i)相等的个数，则可以得到三个技术向量组成向量矩阵：

n₁、n₂、n₃分别为三个类的样本量，X_3k、X_2j、X_1i分别为三个类的样本序列。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态规划的分类器筛选方法，其特征在于，在步骤S2中，所述动态规划算法的VUS表达式为：

其中，为VUS估计值。

4.根据权利要求3所述的一种基于动态规划的分类器筛选方法，其特征在于，在三类分类器中，所述动态规划项表示在各自的括号内满足该关系的事件数，基于动态规划项S₁、S₂、.......、S₉的表达式为：

n₁、n₂、n₃分别为三个类的样本量，X₃、X₂、X₁分别为三个类的样本序列。