计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2011年
3期
197-199,204
,共4页
AdaBoost%数据挖掘%BP神经网络%集成分类器
AdaBoost%數據挖掘%BP神經網絡%集成分類器
AdaBoost%수거알굴%BP신경망락%집성분류기
为了解决数据挖掘技术较难有效地在电信行业挖掘出潜在增值业务用户的问题,针对当前单分类器分类精度低这一不足,提出一个基于BP神经网络与AdaBoost结合的集成分类器模型.选用BP神经网络作为基分类器,通过AdaBoost算法进行T轮迭代,每次迭代增加错分样本的权重,最终通过投票产生强分类器.通过对中国电信某地市用户消费数据进行实例仿真,证明该模型能有效地提升分类精确度,分类精度达到76.7%,并且拥有不错的鲁棒性,为以后的研究工作提供了新的研究思路.
為瞭解決數據挖掘技術較難有效地在電信行業挖掘齣潛在增值業務用戶的問題,針對噹前單分類器分類精度低這一不足,提齣一箇基于BP神經網絡與AdaBoost結閤的集成分類器模型.選用BP神經網絡作為基分類器,通過AdaBoost算法進行T輪迭代,每次迭代增加錯分樣本的權重,最終通過投票產生彊分類器.通過對中國電信某地市用戶消費數據進行實例倣真,證明該模型能有效地提升分類精確度,分類精度達到76.7%,併且擁有不錯的魯棒性,為以後的研究工作提供瞭新的研究思路.
위료해결수거알굴기술교난유효지재전신행업알굴출잠재증치업무용호적문제,침대당전단분류기분류정도저저일불족,제출일개기우BP신경망락여AdaBoost결합적집성분류기모형.선용BP신경망락작위기분류기,통과AdaBoost산법진행T륜질대,매차질대증가착분양본적권중,최종통과투표산생강분류기.통과대중국전신모지시용호소비수거진행실례방진,증명해모형능유효지제승분류정학도,분류정도체도76.7%,병차옹유불착적로봉성,위이후적연구공작제공료신적연구사로.
