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一种基于支持向量机集成的决策树分类算法
被引量：
5
1
作者
姜锐
衣马木艾山.阿布都力克木
《科技通报》
北大核心
2013年第8期145-147,共3页
传统决策树算法有好的可理解性,而支持向量机集成方法有好的分类性能。本文基于二者的优点提出了一种基于支持向量机集成的决策树分类算法,首先在样本集合上训练支持向量机集成分类器。然后随机生成一定数目的特征向量并加以标注,构造...
传统决策树算法有好的可理解性,而支持向量机集成方法有好的分类性能。本文基于二者的优点提出了一种基于支持向量机集成的决策树分类算法,首先在样本集合上训练支持向量机集成分类器。然后随机生成一定数目的特征向量并加以标注,构造辅助样本。最后在辅助样本的帮助下生成新的决策树。由于最终结果由决策树给出,所以本文算法具有很好的可理解性。此外在辅助样本的帮助下,算法的分类性能也得到提高。在UCI标准数据集与新闻文本数据集上的实验充分验证了本文算法的合理性。
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关键词
决策树
支持向量机集成
特征向量
可理解性
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职称材料
题名
一种基于支持向量机集成的决策树分类算法
被引量：
5
1
作者
姜锐
衣马木艾山.阿布都力克木
机构
乌鲁木齐职业大学信息工程学院
出处
《科技通报》
北大核心
2013年第8期145-147,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60662002)
文摘
传统决策树算法有好的可理解性,而支持向量机集成方法有好的分类性能。本文基于二者的优点提出了一种基于支持向量机集成的决策树分类算法,首先在样本集合上训练支持向量机集成分类器。然后随机生成一定数目的特征向量并加以标注,构造辅助样本。最后在辅助样本的帮助下生成新的决策树。由于最终结果由决策树给出,所以本文算法具有很好的可理解性。此外在辅助样本的帮助下,算法的分类性能也得到提高。在UCI标准数据集与新闻文本数据集上的实验充分验证了本文算法的合理性。
关键词
决策树
支持向量机集成
特征向量
可理解性
Keywords
decision tree
support vector machine ensemble
feature vectors
comprehensibility
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于支持向量机集成的决策树分类算法
姜锐
衣马木艾山.阿布都力克木
《科技通报》
北大核心
2013
5
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