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具有强化学习策略的决策树算法
被引量：
11
1
作者
于安池
储茂祥
+1 位作者
杨永辉
董秀
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期616-620,共5页
传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低。文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法。根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修...
传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低。文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法。根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修斯相关系数作为信息增益率的奖励或者惩罚,形成新的特征选择标准。实验结果表明,与其他传统方法相比,改进的马尔可夫决策树对非平衡数据整体的预测精度及负类预测精度均有提高。
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关键词
决策树
不平衡数据
强化学习
标准化互信息
马修斯相关系数
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职称材料
使用“分裂-合并'策略改进文本聚类集成算法的研究
被引量：
1
2
作者
卢志茂
徐森
+1 位作者
刘远超
顾国昌
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期714-718,共5页
探讨了'分裂-合并'(DM)策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值(SKM)算法r次,每次生成较多的文本子簇,并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇,得到r个聚类成员,随...
探讨了'分裂-合并'(DM)策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值(SKM)算法r次,每次生成较多的文本子簇,并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇,得到r个聚类成员,随后在聚类集成阶段采用两个快速的谱聚类算法进行集成。在6组真实文本集上进行了实验,使用DM策略的两个聚类集成算法获得的平均标准化互信息(NMI)分别比改进前的算法提高了4.6和7.9个百分点,证明了DM策略可以有效提高文本聚类集成算法的聚类质量。
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关键词
聚类集成
谱聚类
文本聚类
分裂-合并(DM)
标准化互信息
(NMI)
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职称材料
题名
具有强化学习策略的决策树算法
被引量：
11
1
作者
于安池
储茂祥
杨永辉
董秀
机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
烟台汽车工程职业学院汽车工程系
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期616-620,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71771112)
辽宁省自然科学基金资助项目(20180550067)
辽宁省高等学校基本科研资助项目(2017LNQN11)。
文摘
传统决策树在对不平衡数据进行分类时,提高正类的权重和舍弃部分负类的信息,造成负类的预测精度较低。文章引入强化学习思想,提出一种基于马尔可夫决策过程的改进决策树方法。根据马尔可夫决策过程、当前分裂特征的标准化互信息和马修斯相关系数作为信息增益率的奖励或者惩罚,形成新的特征选择标准。实验结果表明,与其他传统方法相比,改进的马尔可夫决策树对非平衡数据整体的预测精度及负类预测精度均有提高。
关键词
决策树
不平衡数据
强化学习
标准化互信息
马修斯相关系数
Keywords
decision tree
unbalanced data
reinforcement learning
normalized mutual information
Matthews correlation coefficient
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
使用“分裂-合并'策略改进文本聚类集成算法的研究
被引量：
1
2
作者
卢志茂
徐森
刘远超
顾国昌
机构
哈尔滨工程大学模式识别与自然计算研究室
盐城工学院计算机工程系
哈尔滨工业大学智能技术与自然语言处理实验室
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第7期714-718,共5页
基金
863计划(2007AA01Z172)
国家自然科学基金(60975042
+1 种基金
60603092)
高等学校博士学科点专项科研基金(20070217043)资助项目
文摘
探讨了'分裂-合并'(DM)策略对文本聚类集成算法改进的效果。首先在聚类成员生成阶段运行使用DM策略的超球K均值(SKM)算法r次,每次生成较多的文本子簇,并根据子簇的相似性使用凝聚层次聚类方法合并这些子簇,得到r个聚类成员,随后在聚类集成阶段采用两个快速的谱聚类算法进行集成。在6组真实文本集上进行了实验,使用DM策略的两个聚类集成算法获得的平均标准化互信息(NMI)分别比改进前的算法提高了4.6和7.9个百分点,证明了DM策略可以有效提高文本聚类集成算法的聚类质量。
关键词
聚类集成
谱聚类
文本聚类
分裂-合并(DM)
标准化互信息
(NMI)
Keywords
cluster ensemble, spectral clustering, document clustering, divide and merge （DM）, normalized mutual information （NMI）
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
具有强化学习策略的决策树算法
于安池
储茂祥
杨永辉
董秀
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
11
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职称材料
2
使用“分裂-合并'策略改进文本聚类集成算法的研究
卢志茂
徐森
刘远超
顾国昌
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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职称材料
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