作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
Bagging和Boosting是两种重要的投票分类算法,前者并行生成多个分类器,后者通过调整样本权重,串行生成多个分类器.将Bagging与Boosting算法与朴素贝叶斯算法相集成,构建了Bagging NB和AdaBoosting NB算法.以UCI数据集为基础,进行实验对比,结果表明,Bagging NB算法较为稳定,可以产生优于NB算法的分类结果,而Boosting算法受到数据分布中的奇异值影响较大,部分数据集上与NB算法的基础效果较差.
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文献信息
篇名 集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 分类算法 Bagging Boosting 朴素贝叶斯
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 136-139
页数 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓波 潍坊学院计算机与通信工程学院 5 21 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
分类算法
Bagging
Boosting
朴素贝叶斯
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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