计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
11期
161-164
,共4页
集成分类器%特征选择%随机子空间%旋转森林%抗噪性能
集成分類器%特徵選擇%隨機子空間%鏇轉森林%抗譟性能
집성분류기%특정선택%수궤자공간%선전삼림%항조성능
特征选择有助于增强集成分类器成员间的随机差异性,从而提高泛化精度.研究了随机子空间法(Random Sub-space)和旋转森林法(Rotation Forest)两种基于特征选择的集成分类器构造算法,分析讨论了两算法特征选择的方式与随机差异程度之间的关系.通过对UCI数据集引入噪声,比较两者在噪声环境下的分类精度.实验结果表明:当噪声增加及特征关联度下降时,基本学习算法及噪声程度对集成效果均有影响,当噪声增强到一定程度后,集成效果和单分类器的性能趋于一致.
特徵選擇有助于增彊集成分類器成員間的隨機差異性,從而提高汎化精度.研究瞭隨機子空間法(Random Sub-space)和鏇轉森林法(Rotation Forest)兩種基于特徵選擇的集成分類器構造算法,分析討論瞭兩算法特徵選擇的方式與隨機差異程度之間的關繫.通過對UCI數據集引入譟聲,比較兩者在譟聲環境下的分類精度.實驗結果錶明:噹譟聲增加及特徵關聯度下降時,基本學習算法及譟聲程度對集成效果均有影響,噹譟聲增彊到一定程度後,集成效果和單分類器的性能趨于一緻.
특정선택유조우증강집성분류기성원간적수궤차이성,종이제고범화정도.연구료수궤자공간법(Random Sub-space)화선전삼림법(Rotation Forest)량충기우특정선택적집성분류기구조산법,분석토론료량산법특정선택적방식여수궤차이정도지간적관계.통과대UCI수거집인입조성,비교량자재조성배경하적분류정도.실험결과표명:당조성증가급특정관련도하강시,기본학습산법급조성정도대집성효과균유영향,당조성증강도일정정도후,집성효과화단분류기적성능추우일치.
