基于Box-Cox变换的分类器性能改进

• 作者: 吴小俊 李建刚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Box-Cox变换 贝叶斯分类器 近邻分类器 最小距离分类器 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.23.060

摘要

贝叶斯分类器、最小距离分类器、近邻分类器和BP网络等是比较常用的分类器,为提高这些分类器的性能,引入了Box-Cox变换的思想.将Box-Cox变换用于数据正态化处理技术,并对常用分类器的性能进行改进.实验结果显示,通过引入Box-Cox变换,分类器的分类正确率有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	李建刚	江南大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0