46、文本分类中的集成剪枝与自适应支持向量机模糊分类器

文本分类中的集成剪枝与自适应支持向量机模糊分类器

1. 自适应支持向量机模糊分类器（ASVMFC）

ASVMFC 是一种新型分类器，它结合了模糊神经网络（FNN）和支持向量机（SVM）的优势。具体来说，它通过一种新的模糊聚类方法来调整 FNN 的参数，并使用自适应核训练 SVM。以下是其主要特点：
- 规则自动生成 ：ASVMFC 的模糊规则根据问题的数据分布，通过新的聚类方法自动生成。这一特性使得它在处理复杂数据时，相较于常见的标准核函数，能显著提高分类的准确性。
- 自适应核优势 ：使用自适应核训练 SVM，使得 ASVMFC 在大多数问题中仅需少量模糊规则就能有出色表现。同时，在学习算法的 SVM 训练阶段，它产生的支持向量较少。
- 样本数量缩减 ：可以利用样本对两个类别的隶属度，轻松减少 ASVMFC 的训练样本数量。

2. 文本分类中的集成剪枝

在文本分类领域，集成分类器虽然通常比单个分类器效果更好，但由于计算成本高，效率较低。因此，需要对集成进行剪枝以提高效率。

2.1 集成选择的基本概念

集成选择主要包括三个阶段：
1. 构建基分类器 ：可以采用同质或异质的方式构建。同质分类器通过相同算法训练，利用数据划分方法处理训练文档；异质分类器则是在训练集上使用不同算法进行训练。
2. 选择目标分类器 ：在众多基分类器中挑选出目标分类器。
3. 组合预测结果 </