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《郑州大学》 2010年
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利用PCA和AdaBoost建立基于贝叶斯的组合分类器

陈松峰  
【摘要】: 分类作为数据挖掘的重要分支,已经有很多成熟的技术被广泛应用于医疗、商业、金融、电讯、科学研究等众多领域。分类作为数据挖掘领域研究的核心课题之一,如何有效地提高分类准确率一直是众多研究者们努力的方向。作为提高弱分类器的有效方法,组合分类方法倍受青睐,现在组合分类方法已成为研究的热点之一。 组合分类方法是从机器学习领域逐渐发展而来的用于提升弱分类器准确率的技术,被认为是近十年来提出的最有效的学习思想之一。目前组合分类器仍是机器学习和模式识别方面研究的活跃领域之一。 本文我们介绍了几种常见的分类方法,其中较多的介绍了贝叶斯分类方法,分析表明,贝叶斯分类算法具有良好的分类性能,尤其是应用于大型数据集,贝叶斯分类算法能够表现出高准确度和高速度;接着我们详细的介绍了旋转森林和AdaBoost两种组合分类方法,分析了两种算法各自的特点,综合两种组合算法的特点再加上贝叶斯的快速准确分类的特点,我们提出了一种融合两种组合方法优点并且基于贝叶斯的新的组合分类算法。 本文的主要工作是:在创建训练样本时,随机地将特征集划分成K个子集,使用PCA得到每个子集的主成分,形成新的特征空间,并将全部的训练数据映射到新的特征空间作为新的训练集。通过不同的变换,生成不同的特征空间,从而产生若干个有差异的训练集。然后在每一个新的训练集上利用AdaBoost建立一组基于贝叶斯的逐渐提升的分类器(即一个分类器组),这样就建立了若干个有差异的分类器组,然后在每个分类器组内部通过加权投票产生一个预测,再把每个组的预测通过投票来产生组合分类器的分类结果,这样最终建立一个具有两层组合的组合分类器。 从UCI标准数据集中随机选取30个数据集进行实验,实验对比和性能分析表明:本文的算法不仅能够显著提高基于贝叶斯的分类器的分类性能,而且与旋转森林和AdaBoost等组合方法相比,本文的算法也明显的优于前两者。
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP311.13

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