分类器模拟算法及其应用

摘要：

针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,该算法能够模拟任意多个分类器和任意多个模式类别的数据,且能够表达出分类器之间的关联性.又应用生成的模拟数据集对多数投票和堆叠泛化这2种组合方法进行了实验,结果表明分类器之间的负相关有助于提高系统的性能,特别是当单个分类器识别率取0.8、关联度从0.829 5降至-0.484 7时,多数投票和堆叠泛化的性能分别提高了14.98%和41.99%.

关键词：多分类器系统、分类器模拟算法、相关性

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2003AA412020;陕西省科技攻关项目2000K08-G12

在线出版日期：2006-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1311-1314