郑州大学学报(理学版)

2016, v.48(01) 81-84

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一种基于决策树的多示例学习算法
A Multi-instance Learning Algorithm Based on Decision Tree

王杰,蔡良健,高瑜

摘要(Abstract):

提出了一种基于决策树C4.5的多示例学习算法C4.5-MI,通过拓展C4.5的熵函数和信息增益比来适应多示例学习框架.应用梯度提升方法对C4.5-MI算法进行优化,得到效果更优的GDBT-MI算法.与同类决策树算法在benchmark数据集上进行比较,结果表明,C4.5-MI和GDBT-MI算法具有更好的多示例分类效果.

关键词(KeyWords): 多示例学习;决策树;梯度提升;C4.5算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 教育部高等学校博士学科点科研项目(20124101120001);; 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A41300);; 中国博士后科学基金面上项目(2014T70685;2013M541992)

作者(Author): 王杰,蔡良健,高瑜

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