提升集成性能：基于聚类排序修剪的分类器选择策略

该篇论文研究旨在提高分类器集成系统的性能，提出了一个创新的方法，即基于聚类算法与排序修剪相结合的分类器集成策略。该方法的核心思想是利用混淆矩阵来度量不同基分类器之间的差异性。混淆矩阵作为一种评估模型性能的重要工具，它展示了每个分类器在预测时的正确分类和误分类情况，从而提供了量化比较的基础。 首先，论文采用聚类技术将众多基分类器划分成若干个子集，这有助于识别相似或者相关性强的分类器群体。聚类过程通过将分类器的性能特征作为输入，将具有类似性能或错误模式的分类器归入同一类别，这样可以减少冗余并增强集成后的整体效果。 接下来，提出了一种排序修剪算法。这个算法以距离聚类中心最近的分类器为起点，依据其与聚类中心的距离动态加权，赋予每个分类器不同的权重。这意味着更接近中心的分类器通常被认为更可靠，因此在排序过程中会被赋予更大的权重。然后，按照加权差异度进行排序，对每个子集中的分类器进行按比例修剪，去除那些差异度较大的分类器，以降低集成系统中的噪声。 最后，通过投票法对剩余的基分类器进行集成，即将它们的预测结果汇总，以多数决的方式得出最终的分类决策。这种选择性的集成方式能够保留最优秀的分类器，同时排除性能较差的个体，从而显著提升集成系统的整体分类能力。 在实验部分，作者将这种方法应用到UCI数据库中的10组数据集上进行对比分析，结果显示，基于聚类与排序修剪的分类器选择方法在保持较高准确率的同时，有效地提高了集成系统的鲁棒性和泛化能力。这表明该方法在实际问题中具有较高的实用价值和竞争力。 这篇论文提供了一个新颖的分类器集成策略，它通过巧妙地结合聚类和排序修剪技术，优化了分类器的选择过程，为提高集成系统的性能提供了一种有效的方法。这对于理解和改进机器学习中的集成方法，特别是在处理大规模数据和复杂分类任务时，具有重要的理论和实践意义。