基于k-means聚類的Bagging算法研究
關(guān)鍵詞：集成學(xué)習(xí) bagging算法 聚類 剪枝
摘要：針對增加集成學(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)對集成學(xué)習(xí)算法Bagging進行剪枝。在基礎(chǔ)Bagging算法中融合對Bagging分類器的聚類,然后在不同簇中選擇具有代表價值的分類器為最終集成學(xué)習(xí)預(yù)測結(jié)果投票,并在多個機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上驗證這種提高差異性的方法與基本Bagging性能的差異。經(jīng)過仿真實驗最終得出在算法迭代10次的前提下,改進的Bagging算法較常規(guī)Bagging算法在10個實驗數(shù)據(jù)集中提高了7個數(shù)據(jù)集的預(yù)測精度,其精度提高的平均值在3%;在算法迭代100次的前提下,改進的Bagging算法較常規(guī)Bagging算法在10個實驗數(shù)據(jù)集中提高了9個數(shù)據(jù)集的預(yù)測精度,其精度提高的平均值為2.5%。為復(fù)雜數(shù)據(jù)庫環(huán)境下Bagging算法的應(yīng)用提供了新思路。
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