文献类型：期刊文章

作　　者：李文斌[1,2,4] 刘椿年[2] 钟宁[2,3]

机构地区：[1]石家庄经济学院信息工程学院,石家庄050031 [2]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100124 [3]日本前桥工业大学生命科学与信息学院,日本群马371-0816 [4]河北师范大学软件学院,石家庄050016

出　　处：《北京工业大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673015);河北省科技计划资助项目(09213515D);河北省教育厅自然科学资助项目(200872);石家庄经济学院博士科研启动基金

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：410-419

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102012927162)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了学习集成函数,提高分类性能,提出了两阶段集成学习方法(two-phases ensemble learning,简称为TPEL).结合垃圾邮件过滤一个2类文本分类问题,在4个公用数据集上对TPEL进行了一系列实验.实验结果表明,TPEL受集成的个体分类器个数的影响甚微;利用TPEL集成异构的多个分类器时效果显著;利用TPEL集成多个同构分类器时,绝大部分情况下取得了优于朴素贝叶斯等算法的结果,对稳定或不稳定学习器的集成效果都很好;TPEL的时间复杂度较低.

关 键 词：机器学习  数据挖掘 文本处理 分类  

分 类 号：TP18]