计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
14期
158-160
,共3页
亢俊健%杜在林%张新东%朱群英
亢俊健%杜在林%張新東%硃群英
항준건%두재림%장신동%주군영
机器学习%数据挖掘%文本处理%分类
機器學習%數據挖掘%文本處理%分類
궤기학습%수거알굴%문본처리%분류
为了减少表现差的个体分类器对集成器分类性能的影响,提高集成器分类效果及稳定性,提出了基于信息增益的分类器选择方法.该方法将高维分类器空间压缩至低维分类器空间,并在该空间内学习集成器.在多个数据集上的比较实验结果表明,该方法可行,其集成性能较理想.
為瞭減少錶現差的箇體分類器對集成器分類性能的影響,提高集成器分類效果及穩定性,提齣瞭基于信息增益的分類器選擇方法.該方法將高維分類器空間壓縮至低維分類器空間,併在該空間內學習集成器.在多箇數據集上的比較實驗結果錶明,該方法可行,其集成性能較理想.
위료감소표현차적개체분류기대집성기분류성능적영향,제고집성기분류효과급은정성,제출료기우신식증익적분류기선택방법.해방법장고유분류기공간압축지저유분류기공간,병재해공간내학습집성기.재다개수거집상적비교실험결과표명,해방법가행,기집성성능교이상.
