软聚类节点分裂层次模型

• 作者: 孙志鹏 潘丽敏 罗森林
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分类决策树 层次结构判别方法 软聚类 层次模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 305-309
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15918/j.tbit 1001-0645.2018.116

摘要

针对分类决策树算法存在的结构冗余及误差迁移问题,提出了软聚类节点分裂层次模型.通过叶子节点处决策模型构建以及软聚类节点分裂方法,实现对样本空间的高效划分,生成精简的层次结构模型.利用层次结构判别方法,从层次结构模型叶子节点到根节点对样本进行加权求和预测,降低模型结构对判定效果的影响,提高模型对判别误差的调节能力.对比了CART、ID3 、C4.5 共 3 种分类算法,该方法构建的模型结构简单,在两个数据集上均有最好的分类效果,F1-measure分别为0.53 和0.38.说明软聚类节点分裂层次模型能够避免冗余结构,缓解误差迁移问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗森林	北京理工大学信息与电子学院	121	821	14.0	23.0
2	潘丽敏	北京理工大学信息与电子学院	66	402	10.0	17.0
3	孙志鹏	北京理工大学信息与电子学院	2	4	1.0	2.0