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基于综合评价理论的多分类器容器

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毕业论文范文题目：基于综合评价理论的多分类器容器，论文范文关键词：基于综合评价理论的多分类器容器
基于综合评价理论的多分类器容器毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：分类是数据挖掘中一项非常重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是提出一个分类函数或分类模型(也常常称做分类器),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。大量的统计方法和机器学习方法被应用于自动文本分类。自动文本分类分为三个过程:首先对文本（略..）进行预处理,将文本数字化;接着构造并训练分类器;最后用分类器对新文本进行分类。本文根据对以往传统的分类方法的研究,特别是每一个分类器对于不同类别的区分程度不同,提出一种基于综合评价理论的多分类器综合方法,旨在利用各个子分类器对于不同类别的区分度不同,互（本文此处忽略..）相取长补短,评价模型使用了线性加权模型,把多个分类器综合和在一个容器内。训练过程参照了优化理论中的直接搜索方法。形成一个容纳多个分类器的容器。文本预处理过程中,首先通过对几种特征抽取方法的比较,选取一种最适合本系统的方法;其次选取一种合适的权重计算方法（此处忽略..）,最后把文本表示成向量的形式。在分类器的训练过程中,首先构造了四个子分类器,利用复旦大学提供的语料进行测试分析,再根据综合评价理论构造分类容器,对分类容器进行训练时,得出各个子分类器的类别权值,即权值矩阵。分类器测试时,先用子分类器对文本进行判别,再利（本文此处忽略..）用权值矩阵,运用集值迭代的方法进行加权求和,最后取和最大的类做为类别归属。这个容器是各个分类器的一个优化的组合,实验结果表明,这个容器确实得到了比较理想的分类效果。本文中用到的方法有SVM分类方法、贝叶斯分类方法、简单向量距离法和多组判别分析法。

以上为本篇毕业论文范文基于综合评价理论的多分类器容器的介绍部分。

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