面向多類標(biāo)分類的隨機森林算法研究.pdf

1、隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展及在各行業(yè)中的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)也呈爆炸式增長，這帶領(lǐng)人們進入大數(shù)據(jù)時代。而隨著大量文本數(shù)據(jù)與醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，人們也開始注意到了多類標(biāo)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。針對高維數(shù)據(jù)，隨機森林算法有著良好的分類效果，但是目前隨機森林算法僅僅用于單類標(biāo)分類問題，還沒有推廣到多類標(biāo)分類問題領(lǐng)域。
　　如何將隨機森林算法推廣到多類標(biāo)分類領(lǐng)域進而得到高精度預(yù)測是本課題的主要研究內(nèi)容。本文的具體工作如下：
　?。?）從多

2、類標(biāo)分類和隨機森林算法兩方面對國內(nèi)外文獻進行了調(diào)研。全面總結(jié)了多類標(biāo)研究領(lǐng)域內(nèi)的分類算法及其驗證準(zhǔn)則，介紹了隨機森林的發(fā)展；
　?。?）提出了類標(biāo)子集劃分的方法。本文采用卡方檢驗作為兩個類標(biāo)間相依性的衡量標(biāo)準(zhǔn)，隨機產(chǎn)生大量的類標(biāo)劃分，每個劃分集合中包含若干類標(biāo)子集。通過計算每一個類標(biāo)劃分集合的權(quán)重，層層篩選，最終保留高權(quán)重且高互異性的類標(biāo)劃分集合；
　?。?）提出了一種新的樣本抽樣方法。本文結(jié)合懶惰學(xué)習(xí)思想，在抽樣過程中加入