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    組合分類器算法bagging和adaboostM1在中草藥分類的研究

    2014-07-29 01:45黃道何晉劉志愿李峰
    中國新通信 2014年4期
    關鍵詞:中草藥

    黃道+何晉+劉志愿+李峰

    【摘要】 討論了在中草藥數據分類應用中以兩種經典組合分類器算法bagging 和adaboostM1的分類性能的問題,在weka平臺上實驗可知,這兩種經典組合分類器算法中adaboostM1的分類精度比較高。

    【關鍵詞】 中草藥 AdaBoostM1 bagging

    一、引言

    基于AdBoost的中草藥分類技術是以Adboost算法對傳統(tǒng)單分類器算法的提升作用來更進一步提升分類效果。而bagging算法是傳統(tǒng)的組合分類器算法,兩者對單一的分類器的分類性能都有一定的提升。本文首先在weka平臺上用兩種經典組合分類器算法對草藥數據集進行分類,然后再對這兩種算法的分類精度進行對比,實驗表明:在實驗數據集為輸入樣本集的情況下,Adaboost算法的分類精度比bagging算法的分類精度高。

    二、 AdaBoost 算法介紹

    之后執(zhí)行RUN界面的START指令,再進入ANALYSE界面載入文件選擇分析分類精度,可得到這些算法的平均分類精度如表1所示。

    四、實驗結果與分析

    從表1可以看出,在實驗的中草藥數據集中,AdaBoostM1算法的分類精度大于Bagging算法的分類精度。

    五、結論

    綜上所述,在中草藥分類領域,在與Bagging算法比較下,可以利用AdaBoostM1算法來提高傳統(tǒng)分類器算法的分類精度,使用AdaBoostM1算法來進行草藥數據集的分類以達到高的精度。

    參 考 文 獻

    [1] 曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳. AdaBoost算法研究進展與展望[J]. 自動化學報,2013,06:745-758endprint

    【摘要】 討論了在中草藥數據分類應用中以兩種經典組合分類器算法bagging 和adaboostM1的分類性能的問題,在weka平臺上實驗可知,這兩種經典組合分類器算法中adaboostM1的分類精度比較高。

    【關鍵詞】 中草藥 AdaBoostM1 bagging

    一、引言

    基于AdBoost的中草藥分類技術是以Adboost算法對傳統(tǒng)單分類器算法的提升作用來更進一步提升分類效果。而bagging算法是傳統(tǒng)的組合分類器算法,兩者對單一的分類器的分類性能都有一定的提升。本文首先在weka平臺上用兩種經典組合分類器算法對草藥數據集進行分類,然后再對這兩種算法的分類精度進行對比,實驗表明:在實驗數據集為輸入樣本集的情況下,Adaboost算法的分類精度比bagging算法的分類精度高。

    二、 AdaBoost 算法介紹

    之后執(zhí)行RUN界面的START指令,再進入ANALYSE界面載入文件選擇分析分類精度,可得到這些算法的平均分類精度如表1所示。

    四、實驗結果與分析

    從表1可以看出,在實驗的中草藥數據集中,AdaBoostM1算法的分類精度大于Bagging算法的分類精度。

    五、結論

    綜上所述,在中草藥分類領域,在與Bagging算法比較下,可以利用AdaBoostM1算法來提高傳統(tǒng)分類器算法的分類精度,使用AdaBoostM1算法來進行草藥數據集的分類以達到高的精度。

    參 考 文 獻

    [1] 曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳. AdaBoost算法研究進展與展望[J]. 自動化學報,2013,06:745-758endprint

    【摘要】 討論了在中草藥數據分類應用中以兩種經典組合分類器算法bagging 和adaboostM1的分類性能的問題,在weka平臺上實驗可知,這兩種經典組合分類器算法中adaboostM1的分類精度比較高。

    【關鍵詞】 中草藥 AdaBoostM1 bagging

    一、引言

    基于AdBoost的中草藥分類技術是以Adboost算法對傳統(tǒng)單分類器算法的提升作用來更進一步提升分類效果。而bagging算法是傳統(tǒng)的組合分類器算法,兩者對單一的分類器的分類性能都有一定的提升。本文首先在weka平臺上用兩種經典組合分類器算法對草藥數據集進行分類,然后再對這兩種算法的分類精度進行對比,實驗表明:在實驗數據集為輸入樣本集的情況下,Adaboost算法的分類精度比bagging算法的分類精度高。

    二、 AdaBoost 算法介紹

    之后執(zhí)行RUN界面的START指令,再進入ANALYSE界面載入文件選擇分析分類精度,可得到這些算法的平均分類精度如表1所示。

    四、實驗結果與分析

    從表1可以看出,在實驗的中草藥數據集中,AdaBoostM1算法的分類精度大于Bagging算法的分類精度。

    五、結論

    綜上所述,在中草藥分類領域,在與Bagging算法比較下,可以利用AdaBoostM1算法來提高傳統(tǒng)分類器算法的分類精度,使用AdaBoostM1算法來進行草藥數據集的分類以達到高的精度。

    參 考 文 獻

    [1] 曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳. AdaBoost算法研究進展與展望[J]. 自動化學報,2013,06:745-758endprint

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