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基于免疫克隆特征選擇和US集成的二元分類器算法

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  為解決垃圾網(wǎng)頁檢測過程中的“維數(shù)災(zāi)難”和不平衡分類問題,提出一種基于免疫克隆特征選擇和欠采樣(US)集成的二元分類器算法。首先,使用欠采樣技術(shù)將訓(xùn)練樣本集大類抽樣成多個(gè)與小類樣本數(shù)相近的樣本集,再將其分別與小類樣本合并構(gòu)成多個(gè)平衡的子訓(xùn)練樣本集;然后,設(shè)計(jì)一種免疫克隆算法遴選出多個(gè)最優(yōu)的特征子集;基于最優(yōu)特征子集對平衡的子樣本集進(jìn)行投影操作,生成平衡數(shù)據(jù)集的多個(gè)視圖;最后,用隨機(jī)森林(RF)分類器對測試樣本進(jìn)行分類,采用簡單投票法確定測試樣本的最終類別。在WEBSPAM UK-2006數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該集成分類器算法應(yīng)用于垃圾網(wǎng)頁檢測:與隨機(jī)森林算法及其Bagging和AdaBoost集成分類器算法相比,準(zhǔn)確率、F1測度、AUC等指標(biāo)均提高11%以上;與其他最優(yōu)的研究結(jié)果相比,該集成分類器算法在F1測度上提高2%,在AUC上達(dá)到最優(yōu)。

基于免疫克隆特征選擇和US集成的二元分類器算法

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