一种新的基于模糊聚类的组合分类器算法

• 作者: 张化祥 范莹 计华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类器组合 模糊聚类 多样性 样本分布特征
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 数据库与知识工程
• 页码范围: 1204-1207
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5616字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的基于模糊聚类的组合分类器算法,该算法利用模糊聚类技术产生训练样本的分布特征,据此为每一个样本赋予一个权值,来确定它们被采样的概率,利用采样样本训练的分类器调整训练集的采样概率,依次生成新的分类器直至达到一定的精度.该组合分类器算法在UCI的多个标准数据集上进行了测试,并与Bagging和AdaBoost算法进行了比较,实验结果表明新的算法具有更好的健壮性和更高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化祥	山东师范大学信息科学与工程学院	73	576	14.0	19.0
2	计华	山东师范大学信息科学与工程学院	18	118	6.0	10.0
3	范莹	山东师范大学信息科学与工程学院	5	10	2.0	3.0