叶云龙
- 作品数：5 被引量：4H指数：1
- 供职机构：南京师范大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 子空间分类集成及其在文本分类中的应用研究
- 随着信息技术的发展，互联网数据及资源呈现海量特征。为了有效地管理和利用这些分布的海量信息，基于内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的研究领域。用于处理海量数据的自动文本分类技术变得越来越重要，已逐渐成为处理和组织大量...
- 叶云龙
- 关键词：文本分类半监督学习数据挖掘
- 文献传递
- 一种基于多模态模型的随机子空间分类集成算法
- 2009年
- 分类是当前机器学习的重要研究内容之一,已取得了一定的进展.现有的文本分类方法大多基于VSM模型,而VSM未能有效地利用隐含在文本中的结构信息.同时,VSM下的样本空间常常是高维的,单一的降维策略可能会丢失有用信息.为改进现有算法的不足,提出了一种基于多模态模型的随机子空间分类集成算法MMRFSEn,有效地利用文本中的结构信息(单词分布位置的均值和标准差),且各基分类器是由随机选择的子空间构建而成.实验结果表明,该方法是有效可行的.
- 叶云龙杨明
- 关键词：多模态随机子空间分类器集成
- 基于随机子空间的多分类器集成被引量：4
- 2008年
- 提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RFSEn.首先选择一个合适的子空间大小,然后随机选择特征子集并投影,并得到子空间上的基分类器,从而通过基分类器构成集成分类器,并由集成分类器来进行文本的分类.将该算法与单一分类器和基于重抽样技术的bagging算法进行了比较,在标准数据集上进行了实验.结果表明,该方法不仅优于单一分类器的分类性能,而且一定程度上优于bagging算法.
- 叶云龙杨明
- 关键词：随机子空间分类器集成
- 基于随机子空间的多分类器集成
- 提出了一种基于随机子空间的多分类器集成算法RISEn.首先选择一个合适的子空间大小,然后随机选择特征子集并投影,并得到子空间上的基分类器,从而通过基分类器构成集成分类器,并由集成分类器来进行文本的分类.将该算法与单一分类...
- 叶云龙杨明
- 关键词：随机子空间分类器集成BAGGING算法
- 文献传递
- 一种基于优化的随机子空间分类集成算法
- 2009年
- 提出了基于优化的随机子空间分类集成算法CEORS,该算法通过运用封装式特征选择和LSA降维两种方法对随机选择的特征子集进行了优化,并运用优化的特征子空间进行分类器的集成.实验结果表明,基于优化特征子空间的集成分类器性能优于Bagging和AdaBoost.
- 叶云龙杨明
- 关键词：随机子空间
