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文檔簡介
1、隨著數(shù)據(jù)信息規(guī)模的日益膨脹,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生,數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量的數(shù)據(jù)中挖掘和提取有用知識的技術(shù)。作為一種重要的數(shù)據(jù)分析和處理方式,分類問題多年來一直是機器學(xué)習(xí)、模式識別和統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的一個重要研究課題,目前也成為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要任務(wù)。由于分類技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景,研究人員提出了很多的分類方法。研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的各種分類方法都有各自的優(yōu)點與不足;另外各種分類算法都不是孤立的,它們之間可以彼此借鑒,實際應(yīng)用中性能良好的分類問題解決方
2、案往往是多種分類方法綜合作用的結(jié)果。
本文基于上述研究結(jié)論,我們提出使用集成學(xué)習(xí)方法對分類器進行集成組合,來實現(xiàn)提高分類器分類精度的目的。圍繞這一構(gòu)想,我們對顯露模式這一簡單直觀的知識模式進行了深入探討。顯露模式是指那些從一個數(shù)據(jù)集到另一個數(shù)據(jù)集支持度發(fā)生顯著變化的項集,這些項集能夠捕獲目標類和非目標類上多組屬性之間的不同,具有很好的區(qū)分性。由于顯露模式的上述優(yōu)勢,我們選擇基于顯露模式來構(gòu)建本文提出的集成分類算法的基分類器
3、。本文選擇基于Boosting學(xué)習(xí)方法來對構(gòu)建的基分類器進行集成組合。提出了一種基于Boosting技術(shù)的顯露模式集成分類算法。在選定的基準數(shù)據(jù)集上的實驗測試結(jié)果顯示,提出的基于Boosting技術(shù)的顯露模式集成分類算法取得了總體上優(yōu)于C4.5、CBA、CAEP以及NB等優(yōu)秀分類算法的分類精度,并且取得了比基于Bagging學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的顯露模式集成分類算法性能更好的分類結(jié)果。此外,實驗結(jié)果還驗證了基于Boosting技術(shù)對多個分類器進
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