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一种新的方法与快速旋转森林系综分类器算法

文摘

系综分类方法是近年来非常热门的研究领域。一个由一组个体分类器如神经网络和决策树的分类预测相结合的新实例。这里使用一个方法生成分类器基于特征提取的集合体。基分类器的特性集随机分为K子集(K是一个参数的算法)和主成分分析(PCA)应用于每个子集。它是一种非常有用的技术数据的提取和分类。目的是为了减少数据集的维数,然后使用决策树对数据集进行分类。旋转森林和扩展空间森林算法用于计算的准确性。介绍了一个新颖的方法快速旋转森林丰富的准确率。的想法同时快速旋转的方法是鼓励个人在合奏的准确性和特异性。通过比较随机森林和森林扩展空间,快速旋转森林收益率精度高。检查使用WEKA,快速旋转森林的随机选择10医学从UCI数据集的存储库,并与装袋,森林,扩展空间和随机森林。 The results were favorable to fast rotation forest.

D。Gopika, B.Azhagusundari

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