基于AdaBoost的限制性貝葉斯組合分類(lèi)器研究.pdf_第1頁(yè)
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1、北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于AdaBoost的限制性貝葉斯組合分類(lèi)器研究姓名：李廣群申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：王志海20071201ABSlRACTInthedomainofDataMimng，oneofveryimportanttechnologiesisclassification11帕technologyofclassifiercombinationistocombineanumberofdifferents

2、ingleclassifierstogethertobecomeacompoundclassifierSO勰toimprovetheperformanceoforiginalclassifierOneofthetypicalalgorithmsbasedonBoostingisAdaBoosLRestrictedBayesianclassifieris0110ofthemosthotspotinclassificationtechnol

3、ogyresearchareaTIIispaperfirstlyintroducesconceptsandrelevantteehnblogiesofclassificationSecondlydescribesrelevanttechnologiesofclassifiercombinationincludingBaggin呂BoostingandSmc虹ngespeciallyanalyzesAdaBoostalgorithm’st

4、heoreticalbasisandkeystepsofBoostingtechnologyAfterelaboratingrelevantconceptsandtheoreticalbasisofrestrictedbayesianclassifieranalyzesthetheoreticalbasisandclassifiersstructureofNaivebayesClassifierTANClassifierHillClim

5、bingClassifierandSuperParentClassifiercomparingtheadvantagesanddisadvantagesofeachother鹋well，implementstheseclassifiersontheplatformofWekaOntheotherhandanalyzeshiddennaivebayesclassifierincludingconcepts，thestructureofcl

6、assifierandtheconstructionprocessofhiddennodes，describesprocessofthisalgorithmOnthebasisoftheresearchworkaboveweputforwardanewclassifiercombinationalgorithmcalledBoostTHNBItintroducesthe峨strcturetoHiddenNa／veBayesClassif

7、ieroneachleafnodeofwhichaHNBclassifierisconstructed；thesplittingapproachoftreenodeisaccordingtotrainingeITOFratesofHNBclassifierandifthetrainingerrol“rateissmalleraftersplitthansplitthisnodeotherwi∞donotsplitthisnodeWeca

8、lledthisclassifierTHNBaftermodificationWeusethealgorithmofAdaBoosttocombineclassifierswitllTHNBbeingthebasicclassifierAtlastcompar鶴newcombinedclassifierwithoriginalHNBclassifierandotherclassicalclassificationalgorithms，i

9、ncludingNaiveBayesclassifier刪classifieranddecisiontreealgorithmResultsandanalysisoftheexperimentshowthatthecombinationclassifiercanimproveclassificationpcrforlnanceoforiginalclassifieronmostdatasetsKEYWORDS：DataMing；Clas

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