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Bagging算法在中文文本分类中的应用 被引量：12

Application of Bagging algorithm to Chinese text categorization
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摘要 Bagging算法是目前一种流行的集成学习算法,采用一种改进的Bagging算法Attribute Bagging作为分类算法,通过属性重取样获取多个训练集,以kNN为弱分类器设计一种中文文本分类器。实验结果表明Attribute Bagging算法较Bagging算法有更好的分类精度。 Bagging algorithm is a popular ensemble learning technology.A Chinese text categorization classifier is designed by using an improved Bagging algorithm-Attribute Bagging（AB）.Re-sampling attribute is used to get multiple training sets;the kNN is selected as weak learner.Experiments show that the Attribute Bagging gets lower errors and better performance than Bagging.
作者 张翔 周明全 耿国华 侯凡
机构地区 西北大学可视化技术研究所 西安建筑科技大学信息与控制工程学院 北京师范大学信息科学与技术学院
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期135-137,179,共4页 Computer Engineering and Applications
基金 国家自然科学基金(No.60573179)~~
关键词 ATTRIBUTE BAGGING BAGGING 中文文本分类 K-近邻 Attribute Bagging Bagging Chinese text categorization k Nearest Neighbors（kNN）
分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

参考文献9

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共引文献229

同被引文献120

引证文献12

二级引证文献37

计算机工程与应用
2009年 第5期

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