【摘 要】
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【目的/意义】数据分类是数据挖掘研究的重要内容之一。数据分类时,由于单一分类算法分类性能的差异性,使其不能很好地解决大部分的分类问题,探讨一种基于多类型分类器装袋技
【机 构】
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华中师范大学信息管理学院; 广西大学数学与信息科学学院;
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“基于全生命周期的政府开放数据整合利用机制与模式研究”(17ATQ006);中央高校基本科研业务费专项资金重大培育项目“大数据环境下的政府信息服务研究”(CCNU16Z02002)
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【目的/意义】数据分类是数据挖掘研究的重要内容之一。数据分类时,由于单一分类算法分类性能的差异性,使其不能很好地解决大部分的分类问题,探讨一种基于多类型分类器装袋技术的数据分类方法具有重要理论意义和应用价值。【方法/过程】基于分类性能评价的准确率,使用五种不同类型的分类算法作为分类器,随机抽取训练集后分别训练得到若干个弱分类器,然后采用自动优化加权方式,组合构建一个强的分类器。通过实验对五种分类算法和装袋算法的分类准确率均值和标准差分别进行对比,得出各分类算法在四种数据集上分类性能的优劣和稳定性。【结果/结论】在四个UCI数据集上的实验结果表明,与五种不同类型的分类算法相比,装袋算法不仅在大部分数据集上都表现出很好的稳定性,而且具有更好的泛化能力。
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