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基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法
引用本文:林正奎,唐焕玲,鲁明羽,王敬东.基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法[J].北京交通大学学报(自然科学版),2009,33(6).
作者姓名:林正奎  唐焕玲  鲁明羽  王敬东
作者单位:大连海事大学,信息科学技术学院,辽宁,大连,116026;中国工商银行股份有限公司,烟台分行,山东,烟台,264000
基金项目:国家自然科学基金资助项目,高等学校博士学科点专项科研基金项目资助 
摘    要:AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.

关 键 词:AdaBoost  加权朴素贝叶斯  文本分类  特征多视图  样本权重

An Improved Boosting Algorithm with Naive Bayesian Classification Based on Multi-Views
LIN Zhengkui,TANG Huanling,LU Mingyu,WANG Jingtong.An Improved Boosting Algorithm with Naive Bayesian Classification Based on Multi-Views[J].JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,2009,33(6).
Authors:LIN Zhengkui  TANG Huanling  LU Mingyu  WANG Jingtong
Institution:LIN Zhengkui,TANG Huanling,LU Mingyu,WANG Jingtong(1.School of Information Science &Technology,Dalian Maritime University,Dalian Liaoning 116026,China,2.Industrial & Commercial Bank of China Ltd.Yantai Branch,Yantai Sh,ong 264000,China)
Abstract:AdaBoost,as an effective ensemble learning method,can improve the performance of unstable learning algorithms,yet works poorly with Naive Bayesian classifier due to its relative stability.So,a revised AdaBoost algorithm with weighted Naive Bayesian(WNB) classifier named BoostMV-WNB was proposed.Firstly,at boosting iterations,multi-views are constructed on the same training set in terms of different terms evaluation functions.Then diverse WNB classifiers are generated by using multiple views.Moreover,the wei...
Keywords:AdaBoost  AdaBoost  weighted Naive Bayesian classifier  text categorization  multiple views
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