一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器

• 作者: 柳亚琴 石洪波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 分类 产生式 判别式 属性分割 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1654-1658
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.05.014

摘要

为了利用产生式和判别式方法各自的优势,研究了基于属性分割的产生式/判别式混合分类模型框架,提出了一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器学习算法GDGA.其利用遗传算法,将属性集X划分为两个子集XG和XD,并相应地将训练集D垂直分割为两个子集DG和DD,在两个训练子集上分别学习产生式分类器和判别式分类器；最后将两个分类器合并形成一个混合分类器.实验结果表明,在大多数数据集上,混合分类器的分类正确率优于其成员分类器.在训练数据不足或数据属性分布不清楚的情况下,该混合分类器具有特别的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石洪波	山西财经大学信息管理学院	45	446	11.0	19.0
2	柳亚琴	山西财经大学信息管理学院	11	107	5.0	10.0