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基于代表性数据的决策树集成
北大核心
CSCD
CSTPCD
作者：
李海芳
丁周芳
王立群
发表期刊：
计算机应用研究 2009年4期
关键词：
代表性数据
决策树
聚类
围绕中心点的划分
集成学习
Bagging
Boosting
摘要：
为了获得更好的决策树集成效果,在理论分析的基础上从数据的角度提出了一种基于代表性数据的决策树集成方法.该方法使用围绕中心点的划分(PAM)算法从原始训练集中提取出代表性训练集,由该代表性训练集来训练出多个决策树分类器,并由此建立决策树集成模型.该方法能选取尽可能少的代表性数据来训练出尽可能好的决策树集成模型.实验结果表明,该方法使用更少的代表性数据能获得比Bagging和Boosting还要高的决策树集成精度.
对规则自动形成系统的评价
作者：
杨英
发表期刊：
管理观察 1997年7期
关键词：
形成系统
归纳法
代表性数据
统计分布
状态分类
生态状态
生态学
形成方法
规则形成
物理指标
