基于随机子空间的多分类器集成
Multi-Classifier Ensemble Based on Random Feature Subspace作者机构：南京师范大学数学与计算机科学学院江苏南京210097
出 版 物：《南京师范大学学报（工程技术版）》 (Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology Edition))
年 卷 期：2008年第8卷第4期
页 面：87-90页
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
摘 要：提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RFSEn.首先选择一个合适的子空间大小,然后随机选择特征子集并投影,并得到子空间上的基分类器,从而通过基分类器构成集成分类器,并由集成分类器来进行文本的分类.将该算法与单一分类器和基于重抽样技术的bagging算法进行了比较,在标准数据集上进行了实验.结果表明,该方法不仅优于单一分类器的分类性能,而且一定程度上优于bagging算法.
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