基于CN2组合分类器的研究
近年来，组合方法有效地提高了分类的性能，逐渐成为分类技术的一个研究热点。组合方法关键问题是如何找到互不相关的基分类器来构造组合分类器。CN2分类算法，是一种广泛应用的顺序覆盖算法，在生成每条规则时，采用一种贪心的柱状搜索策略。本文提出了一种基于随机CN2的分类器组合方法。在随机CN2规则生成过程中，每一步迭代生成m个最佳规则前件，然后从m个最佳规则前件中，随机的选择k个规则前件作为候选规则前件。实验表明，与单分类器相比，随机CN2组合分类器具有更高的分类准确率，并足以与Bagging以CN2为基分类器的组合分类器相媲美。
数据分析 CN2组合分类器 分类技术
邓强 郭华平 范明
郑州大学信息工程学院，河南 郑州 450052
国内会议
洛阳
中文
186-192
2008-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）