计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
34期
11-16,59
,共7页
邻域粗糙模型%约简%属性重要度%特征贡献率%融合特征子空间%样本相似度
鄰域粗糙模型%約簡%屬性重要度%特徵貢獻率%融閤特徵子空間%樣本相似度
린역조조모형%약간%속성중요도%특정공헌솔%융합특정자공간%양본상사도
提出了一种新的多分类器融合算法.对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间；接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引入了样本相似度测度测试样本与k个最邻近点的相似性,通过设置合适的类别百分比和样本相似度的阈值,最终确定测试样本的类别归属.6个UCI标准数据集的实验分析表明,算法是有效的、可行的.详细分析了不同的约简和不同的阈值对分类精度的影响.
提齣瞭一種新的多分類器融閤算法.對特徵的提取以約簡為基礎,按照一定的策略添加若榦箇屬性重要度和特徵貢獻率大的特徵,構成一箇融閤的特徵子集空間；接著藉助于kNN的思想,計算測試樣本的k箇最鄰近點的類彆百分比,為瞭提高分類精度,引入瞭樣本相似度測度測試樣本與k箇最鄰近點的相似性,通過設置閤適的類彆百分比和樣本相似度的閾值,最終確定測試樣本的類彆歸屬.6箇UCI標準數據集的實驗分析錶明,算法是有效的、可行的.詳細分析瞭不同的約簡和不同的閾值對分類精度的影響.
제출료일충신적다분류기융합산법.대특정적제취이약간위기출,안조일정적책략첨가약간개속성중요도화특정공헌솔대적특정,구성일개융합적특정자집공간；접착차조우kNN적사상,계산측시양본적k개최린근점적유별백분비,위료제고분류정도,인입료양본상사도측도측시양본여k개최린근점적상사성,통과설치합괄적유별백분비화양본상사도적역치,최종학정측시양본적유별귀속.6개UCI표준수거집적실험분석표명,산법시유효적、가행적.상세분석료불동적약간화불동적역치대분류정도적영향.
