摘要: 针对大规模数据的分类准确率低且效率下降的问题,提出一种结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法。首先使用X-means聚类方法,保持原有数据结构的同时,把复杂的数据空间自动分解为多个样本子空间进行分治学习;而自适应随机子空间组合分类器,提升了基分类器的差异性并自动确定基分类器数量,提升了组合分类器的鲁棒性及分类准确性。该算法在人工和UCI数据集上进行了测试,并与传统单分类和组合分类算法进行了比较。实验结果表明,对于大规模数据集,该方法具有更好的分类精度和健壮性,并提升了整体算法的效率。
中图分类号:
曹鹏 李博 栗伟 赵大哲. 结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法[J]. 计算机应用, 2013, 33(02): 550-553.
CAO Peng LI Bo LI Wei ZHAO Dazhe. Adaptive random subspace ensemble classification aided by X-means clustering [J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(02): 550-553.