摘要
分类算法是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域.单一的分类算法一般会得到不同的分类结果,多分类器融合算法可以将各分类器的结果进行集成来提高系统的分类性能.该文提出一种多分类器融合算法进行分类分析,结果证明该算法在解决目标分类中具有优越性.
The classification algorithm isan important area of research in data mining, machine learning and pattern recognition. Each single classification algorithm often gets different results, so we can make full use of the complementary result to improve the system performance. This paper proposes a multi - classifier fusion algorithm for classification analysis. The results show the superiority of the algorithm in solving target classification.
出处
《湘潭大学自然科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期99-103,共5页
Natural Science Journal of Xiangtan University
基金
国家自然科学基金项目(50808188)
重庆市教委资助项目(KJ090419)
关键词
决策树
神经网络
支持向量机
decision tree
neural network
support vector machine
