基于随机子空间的多分类器集成

• 作者: 叶云龙 杨明
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 随机子空间 分类器集成 重抽样
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2008.04.021

摘要

提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RISEn.首先选择一个合适的子空间大小,然后随机选择特征子集并投影,并得到子空间上的基分类器,从而通过基分类器构成集成分类器,并由集成分类器来进行文本的分类.将该算法与单一分类器和基于重抽样技术的bagging算法进行了比较,在标准数据集上进行了实验.结果表明,该方法不仅优于单一分类器的分类性能,而且一定程度上优于bagging算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨明	南京师范大学数学与计算机科学学院	58	1074	15.0	32.0
2	叶云龙	南京师范大学数学与计算机科学学院	3	10	1.0	3.0