一种基于混淆矩阵的分类器选择方法

• 作者: 张盼 米爱中
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多分类器系统 选择性集成 混淆矩阵 聚类
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 机电与计算机工程
• 页码范围: 116-121
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4816字
• 语种: 中文

摘要

为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法.基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合.将该方法应用于Bagging算法的训练过程,通过实验对比,验证了该方法确实可以提高分类器集成性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米爱中	河南理工大学计算机科学与技术学院	18	41	3.0	6.0
2	张盼	河南理工大学计算机科学与技术学院	1	12	1.0	1.0