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基于Box-Cox变换的分类器性能改进
引用本文:李建刚,吴小俊. 基于Box-Cox变换的分类器性能改进[J]. 计算机工程, 2009, 35(23): 172-174
作者姓名:李建刚  吴小俊
作者单位:江南大学信息工程学院,无锡,214122;江南大学信息工程学院,无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金资助项目,2006年教育部新世纪优秀人才计划基金资助项目,江苏省自然科学基金资助项目,江南大学创新团队研究计划基金资助项目 
摘    要:贝叶斯分类器、最小距离分类器、近邻分类器和BP网络等是比较常用的分类器,为提高这些分类器的性能,引入了Box—Cox变换的思想。将Box—Cox变换用于数据正态化处理技术,并对常用分类器的性能进行改进。实验结果显示,通过引入Box—Cox变换,分类器的分类正确率有较大的提高。

关 键 词:Box-Cox变换  贝叶斯分类器  近邻分类器  最小距离分类器  BP神经网络
修稿时间: 

Improvement of Classifier Performance Based on Box-Cox Transformation
LI Jian-gang,WU Xiao-jun. Improvement of Classifier Performance Based on Box-Cox Transformation[J]. Computer Engineering, 2009, 35(23): 172-174
Authors:LI Jian-gang  WU Xiao-jun
Affiliation:(School of Information Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122)
Abstract:Bayes classifier, minimum distance classifier, nearest neighbour classifier and back propagation neural networks are widely used classifiers. In order to improve their performance, this paper introduces the idea of Box-Cox transformation. Box-Cox transformation, which can transform the data and make the distribution nearer normal distribution, is a simple but quite effective data processing technology. Experiment results show that, as the result of the introducation of Box-Cox transformation, the accurate rate of classifiers is improved remarkably.
Keywords:Box-Cox transformation  Bayes classifier  nearest neighbour classifier  minimum distance classifier  BP neural network
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