基于EP的提升分类算法

温箐笛; 杨滋荣; 曾桢

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基于EP的提升分类算法

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显露模式(EP)是支持度从一个数据集到另一个数据集发生显著变化的项集.EP具有很强的区分能力,可以建立很好的分类器.文中采用基于EP的分类算法CEEP建立基分类器,结合组合学习分类方法AdaBoost算法的思想,提出了一种新的分类算法A-E算法.算法使用加权样本建立基分类器,并根据分类结果改变样本权值,同时应用分类误差计算基分类器权重.最终,算法按权重组合每个分类器的分类结果.在UCI机器学习数据库的9个基准数据集上的实验表明,A-E算法都能有效地减低泛化误差,并具有较高的分类准确率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2008年第8期|229-231|共4页
作者
温箐笛; 杨滋荣; 曾桢;
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作者单位

贵州财经学院信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
数据挖掘; 分类; 显露模式; AdaBoost;

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