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题名基于SODM的多分类器融合及其在客户分类中的应用
被引量：2
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作者
肖进
贺昌政
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机构
四川大学工商管理学院
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出处
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2010年第4期71-77,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70771067)
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文摘
目前大多数客户分类研究常采用单一的分类模型。引入多分类器融合方法,并将其与自组织数据挖掘理论(SODM)相结合,提出了基于SODM的选择性融合算法(SBSF)。SBSF从全部基分类器的分类结果组成的初始模型集出发,由上一层模型两两组合产生新的待选模型,用最小二乘法来估计融合权重,而用外准则来评价和筛选中间候选模型,直到根据终止法则找到最优复杂度的融合模型。在15个UCI数据集上的实验结果显示,与单一的分类模型以及常用的多数投票法、贝叶斯方法、遗传算法等5种融合方法相比,SBSF具有更高的分类精度。进一步地,在信用卡数据集"german"上的客户分类实验表明,SBSF能自适应地从基分类器池中选择一个适当的基分类器子集进行融合,从而提高客户分类的精度。
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关键词
多分类器
选择性融合
sbsf
SODM
客户分类
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Keywords
multiple classifiers
selective fusion
sbsf
SODM
customer classification
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
C931.9
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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