【摘 要】
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在基于Stacking框架下异构分类器集成的元学习基础上,将无监督的聚类应用到分类过程中,提出一种基于聚类分析的改进Stacking集成算法.训练样本首先被基分类器分类,随后分类结
【机 构】
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佛山科学技术学院电子与信息工程学院,佛山科学技术学院信息与教育技术中心
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在基于Stacking框架下异构分类器集成的元学习基础上,将无监督的聚类应用到分类过程中,提出一种基于聚类分析的改进Stacking集成算法.训练样本首先被基分类器分类,随后分类结果被聚类成多个簇,以便分类结果相一致的样本能够被聚集至同一个簇中,同时,将样本特征属性也应用到聚类过程中以增强聚类效果,在每个聚簇内应用C4.5决策树算法提炼决策边界;在分类阶段,首先找出与待分类样本距离最近的聚簇,之后用此聚簇的决策树模型进行分类.实验结果表明,该算法在分类准确性方面有明显优势.
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