關(guān)鍵詞：集成學(xué)習(xí) bagging算法 聚類 剪枝 

摘要：針對(duì)增加集成學(xué)習(xí)Bagging算法中分類器的差異性,提高集成學(xué)習(xí)算法模型的魯棒性,研究了基于k-means聚類技術(shù)對(duì)集成學(xué)習(xí)算法Bagging進(jìn)行剪枝。在基礎(chǔ)Bagging算法中融合對(duì)Bagging分類器的聚類,然后在不同簇中選擇具有代表價(jià)值的分類器為最終集成學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)結(jié)果投票,并在多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證這種提高差異性的方法與基本Bagging性能的差異。經(jīng)過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)最終得出在算法迭代10次的前提下,改進(jìn)的Bagging算法較常規(guī)Bagging算法在10個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中提高了7個(gè)數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)精度,其精度提高的平均值在3%;在算法迭代100次的前提下,改進(jìn)的Bagging算法較常規(guī)Bagging算法在10個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中提高了9個(gè)數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)精度,其精度提高的平均值為2.5%。為復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境下Bagging算法的應(yīng)用提供了新思路。

光學(xué)與光電技術(shù)雜志要求:

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