【摘 要】
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模糊决策树在数据模糊化时,需要确定每个数量型属性的模糊语言项个数。另一方面,集成分类算法已成为提高模型准确率和稳定性的有效策略。提出了一种基于混沌布谷鸟(CCS)优化
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20133221120012);国家自然科学基金(No.61403190)
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模糊决策树在数据模糊化时,需要确定每个数量型属性的模糊语言项个数。另一方面,集成分类算法已成为提高模型准确率和稳定性的有效策略。提出了一种基于混沌布谷鸟(CCS)优化的FDT集成分类算法,首先用CCS算法确定数量型属性的模糊语言项个数,再通过bootstrap抽样生成FDT集成模型,最后采用OOB误差加权投票机制得到分类结果。通过4组UCI数据集验证,与其他分类算法对比,证明了该方法在分类精度上有明显的提升;同时,在处理缺失数据时,仍有较高的分类能力。
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