基于随机子空间的多分类器集成

叶云龙; 杨明

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基于随机子空间的多分类器集成

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提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RISEn.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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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2008年第4期|87-90|共4页
作者
叶云龙; 杨明;
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作者单位

南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097;

南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
随机子空间; 分类器集成; 重抽样;

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