多分類器集成技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一項(xiàng)重要的技術(shù),分類技術(shù)在許多方面有著廣泛的應(yīng)用,目前存在著很多的分類技術(shù),如決策樹(shù)、支持向量機(jī)等。為了達(dá)到比較好的預(yù)測(cè)效果,傳統(tǒng)的操作中,常常通過(guò)訓(xùn)練集產(chǎn)生多個(gè)分類模型,再用測(cè)試集逐個(gè)測(cè)試其分類性能,把性能最好的一個(gè)作為最終的分類模型。但是單個(gè)分類模型的預(yù)測(cè)性能畢竟有限,而且每個(gè)分類器都有其適合分類的數(shù)據(jù)區(qū)域,它可能對(duì)測(cè)試集表現(xiàn)出比較好的效果,但是對(duì)待測(cè)數(shù)據(jù)卻沒(méi)有很好的效果,這體現(xiàn)了單個(gè)分類器分類性能的不穩(wěn)定性。而通

2、過(guò)對(duì)多個(gè)單分類器進(jìn)行有效地組合既可以提高分類的性能,又可以保證預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性,在這種情況下,分類集成技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
   分類集成技術(shù)主要是通過(guò)對(duì)多個(gè)單分類器進(jìn)行組合來(lái)提高分類性能,這些單分類器被稱為基分類器,它主要包括兩個(gè)部分:基分類器的產(chǎn)生方式和基分類器的組合方式。Boosting算法是分類集成學(xué)習(xí)中比較有代表性的方法,它產(chǎn)生基分類器時(shí),通過(guò)在訓(xùn)練集樣本上維護(hù)一套權(quán)重分布,使每次訓(xùn)練產(chǎn)生的基分類器關(guān)注不同的樣本;Baggi

3、ng方法也是一種比較重要的分類集成技術(shù),它通過(guò)每次有放回抽樣來(lái)產(chǎn)生基分類器,每個(gè)樣本被選中的機(jī)會(huì)是完全相等的。MultiBoost方法可以看作Boosting方法和Wagging方法的結(jié)合,經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,它相對(duì)于Boosting方法和wagging方法有較低的錯(cuò)誤率,它主要是對(duì)訓(xùn)練集指定一套符合泊松分布的權(quán)重,然后生成基分類器。本文通過(guò)對(duì)這些方法進(jìn)行分析,提出了兩種改進(jìn)的訓(xùn)練集樣本加權(quán)方法用于產(chǎn)生基分類器。
   基分類器的組合方式

4、是分類集成中另一個(gè)重要的方面,在基分類器的輸出是類別的情況下,目前常用的是投票法;Bagging方法用的是簡(jiǎn)單投票法,每個(gè)基分類器的投票在最終決策中是相同的,Boosting方法是根據(jù)基分類器的分類錯(cuò)誤率對(duì)每個(gè)基分類器給予一個(gè)投票權(quán)重,最終的決策運(yùn)用有權(quán)投票技術(shù)。本文詳細(xì)分析了有權(quán)投票技術(shù),在此基礎(chǔ)上,針對(duì)不同方面的考慮,提出了兩種投票權(quán)值調(diào)整的方法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)本文所提算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果顯示,本文所提方法可以進(jìn)一步提高分類性能

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