توضیحات
ABSTRACT
In this paper, to address the issue that ensembling k-nearest neighbor (kNN) classifiers with resampling approaches cannot generate component classifiers with a large diversity, we consider ensembling kNN through a multimodal perturbation-based method. Since kNN is sensitive to the input attributes, we propose a weighted heterogeneous distance Metric (WHDM). By using a WHDM and evidence theory, a progressive kNN classifier is developed. Based on a progressive kNN, the random subspace method, attribute reduction, and Bagging, a novelalgorithm termed RRSB (reduced random subspace-based Bagging) is proposed for construct ensemble classifier, which can increase the diversity of component classifiers without damagingthe accuracy of the component classifiers. In detail, RRSB adopts the perturbation on the learning parameter with a weighted heterogeneous distance metric, the perturbation on the input space with random subspace and attribute reduction, the perturbation on the training data with Bagging, and the perturbation on the output target of k neighbors with evidence theory. In the experimental stage, the value of k, the different perturbations on RRSB and the ensemble size are analyzed. In addition, RRSB is compared with other multimodal perturbation-based ensemble algorithms on multiple UCI data sets and a KDD data set. The results from the experiments demonstrate the effectiveness of RRSB for kNN ensembling.
INTRODUCTION
Ensemble learning has been a prominent topic in the field of machine learning in recent years, and it is listed as the first of four research directions in machine learning research by Dietterich . To enhance the generalization performance of ensemble learning, many different approaches have been proposed for training accurate but diverse component classifiers. According to the mode of training the classifier, the typical ensemble approaches can be divided into three cases : component classifier is trained on a different attribute subspace. component classifier is trained on different resampling training data. component classifier is trained on a data set with several different parameters. The ensemble scheme may take into account any of the above three techniques.
چکیده
در این مقاله با توجه به مسئله ای که طبقه بندی های k-nearest همسایه (kNN) با استفاده از رویکرد resampling می تواند طبقه بندی های مولد را با تنوع زیادی ایجاد نمی کند، ما kNN را از طریق روش متضاد متقابل به کار می بریم. از آنجا که kNN به ویژگی های ورودی حساس است، ما یک Metric (WHDM) با فاصله ناهمگن وزنی پیشنهاد می کنیم. با استفاده از WHDM و تئوری شواهد، طبقه بندی پیشرفته kNN توسعه یافته است. بر اساس یک kNN مترقی، روش تقسیم تصادفی تصادفی، کاهش ویژگی و Bagging، یک الگوریتم جدیدی به نام RRSB (کاهش بسته بندی مبتنی بر زیرمجموعه تصادفی) برای طبقه بندی سازنده سازه ای پیشنهاد شده است که می تواند تنوع کلاس های طبقه بندی را بدون آسیب رساندن به دقت مولفه افزایش دهد طبقه بندی ها به طور دقیق، RRSB اختلال در پارامتر یادگیری را با ماتریس فاصله ناهمگن وزن، اختلال در فضای ورودی با فضای تصادفی و کاهش ویژگی، اختلال در داده های آموزشی با Bagging و اختلال در هدف خروجی k همسایگان، تصویب می کند. با نظریه شواهد. در مرحله آزمایشی، مقدار k، اختلالات مختلف بر روی RRSB و اندازه ی گروه تحلیل می شود. علاوه بر این، RRSB با دیگر الگوریتم های ترکیبی مبتنی بر وقفه های چندجمله ای در مجموعه داده های چندگانه UCI و مجموعه داده KDD مقایسه می شود. نتایج آزمایشات اثربخشی RRSB را برای مجموعه kNN نشان می دهد.
مقدمه
یادگیری گروهی در سالهای اخیر یکی از موضوعات مهم در زمینه یادگیری ماشین بوده است و به عنوان اولین از چهار جهت تحقیق در تحقیقات ماشینکاری توسط Dietterich ذکر شده است. برای ارتقاء عملکرد عمومی سازی یادگیری گروهی، روش های متفاوتی برای طبقه بندی دقیق، اما متنوعی از مولفه های مختلف ارائه شده است. طبق روش آموزش طبقه بندی، روشهای معمول گروه را می توان به سه مورد تقسیم کرد: طبقه بندی سازنده بر روی یک زیر فضای ویژگی خاص آموزش داده می شود. طبقه بندی سازنده بر روی داده های مختلف آموزش resampling آموزش داده می شود. طبقه بندی سازنده در یک مجموعه داده با چند پارامتر مختلف آموزش دیده است. طرح گروه می تواند هر یک از سه تکنیک فوق را در نظر بگیرد.
Year: 2018
Publisher : ELSEVIER
By : Hadi Habibzadeh, Tolga Soyata, Burak Kantarci,Azzedine Boukerche, Cem Kaptan
File Information: English Language/ 28 Page / size: 0.98 MB
سال : 1396
ناشر : ELSEVIER
کاری از : هادی حبیب زاده، Tolga Soyata، Burak Kantarci، Azzedine Boukherhe، Cem Kaptan
اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 28 صفحه / حجم : MB 0.98
نقد و بررسی‌ها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.