铁路运输信息数据分类算法的研究与实现

• 作者: 刘胜辉 张垒磊
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 信息处理 数据挖掘 数据分类 规则分类
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2005.07.024

摘要

介绍两种基于统计的自动分类技术(朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器),剖析了基于统计的自动分类的优势及不足.基于统计的自动分类的不足主要表现为:当类别之间分类特征的交叉变大时,分类精度呈下降趋势,在多层分类的情况下,此局限尤为突出.针对此局限性,为了提高自动分类的精度,我们引入了基于规则的自动分类来对其进行改进和扩充,并整合两种自动分类技术的优点,设计出了混合分类器系统,应用于铁路运输信息系统,进行分类分析,从而获得了比较理想的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘胜辉		98	672	12.0	21.0
2	张垒磊		1	1	1.0	1.0