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题名超约简求解:效率与性能的提升
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作者
王笑笑
巴婧
陈建军
宋晶晶
杨习贝
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机构
江苏科技大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第2期166-172,共7页
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基金
国家自然科学基金(62076111,61906078,62006099,62006128)。
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文摘
利用多重约简的结果搭建一个集成分类框架,已被证实可以显著提升后续学习的性能。超约简方法正是借鉴了这一理念,在约简求解的基础上,通过随机添加额外属性以达到获取多重超约简的目的。显然,基本的约简求解将直接影响超约简方法的效果。鉴于此,从兼顾效率和性能的角度出发,在超约简方法中同时引入属性簇和集成选择机制:属性簇用于加速基本约简的求解过程,集成选择则用于在求解过程中找到更为稳健的属性。在20组UCI数据上的实验结果表明,相比4种前沿的集成策略,所提方法不仅能够显著减少约简求解的时间消耗,而且能够提供更好的分类稳定性和准确率。
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关键词
属性簇
集成选择
约简求解
超约简
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Keywords
Attribute group
ensemble selector
Searching reduct
Super-reduct
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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