基于随机子空间的多分类器集成

被引：4

作者：

叶云龙

杨明

机构：

[1] 南京师范大学数学与计算机科学学院

来源：

南京师范大学学报(工程技术版) | 2008年 / 04期

关键词：

随机子空间; 分类器集成; 重抽样;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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.

引用

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