複数のクラシファイアからなるこのアンサンブルのBig-O表記の計算

Question

私は以下のモデルを持っており、全体の計算量（Big-O表記法）を計算しようとしています。 （このモデルで

は、タイプの分類は「」Nはデータセット内の数のインスタンスである O(mN)の時間複雑性を有し、そしてmは、分類「A」によって決定される定数変数であります私は最小の作業例を作成しようとしているので、質問が明確になることができます。mについてさらに情報が必要な場合はお知らせください。分類子「B」は、時間複雑度が O(N^2)であり、Nはデータセット内のインスタンス数である。

このモデルは、基本的に、n個の「A」分類器とm個の「B」分類器とからなるアンサンブル分類器である。最終的な決定は、単純加重多数決に基づいています。重みを決定するために、データセットを使用してシステムを訓練し、無作為に生成された重みの組み合わせを分類器「A」および「B」に割り当てる。システム用に選択された最良の重量の組み合わせは、データセットのトレーニングサブセットで最高の検出精度を提供するものです。この選択された重量の組み合わせは、システムの試験中にも使用される。

アルゴリズムと時間の複雑さの分析に新しいので、私は上述した/提示した個体の時間の複雑さを計算するか、または研究することができましたが、システムの全体的な計算量はn + m分類子と過半数投票フェーズ（最終決定フェーズ）？

Answer 1

a_1, a_2, a_3, a_4, ...., a_nをのn分類子によって生成された定数とする。

うa_max = max{a_1, a_2, a_3, ...., a_n}

タイプのn分類ための時間複雑さがある：タイプBのO(n*a_max*N)

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m分類器は、それぞれが時間複雑さで実行O(N^2)

合計でm classiそれは次のようになりfiers：O(m*N^2)

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時間計算：O（M * N^2 + N * a_max * N）

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あなたはまた、それを記述することができ：

O(m*N^2 + (a_1 + a_2 + a_3 + ... + a_n)*N), a tighter bound. 

を