"数据挖掘导论第二版：组合分类器的构建与应用"

数据挖掘是一项广泛应用于各个领域的技术，它能够从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。而在数据挖掘的过程中，分类是一项重要的任务，它可以将事物或样本划分到不同的类别中。 在数据挖掘导论第四章中，介绍了一种组合方法来提升分类的准确性。组合方法通过构建一组分类器，并结合它们的预测结果来预测测试记录的类标签。为什么组合分类器有效呢？原因如下： 首先，通过创建多个基础分类器，可以增加分类的多样性。每个基础分类器在训练数据上都会有一定的判别误差，即错误率。假设这些基础分类器是相互独立的，那么组合分类器的错误预测概率可以通过将各个基础分类器的错误率加权求和得到。当基础分类器的判断错误率较高时，组合分类器的错误率会显著降低，从而提升分类准确性。 其次，组合分类器还能够通过使用多个分类器的预测结果来增强决策的稳定性。由于各个基础分类器可能具有互补的特点，他们的错误预测相对独立，因此组合分类器可以通过综合这些预测结果，减少随机误差的影响，提高分类的稳定性。 那么如何构建组合分类器呢？一般来说，有两种主要的方法： 第一种方法是通过处理训练数据集来构建组合分类器，其中一种常见的方法是装袋(bagging)。装袋方法通过随机抽取训练数据的子集，构建多个基础分类器，再通过投票或取平均值的方式来组合这些分类器的预测结果，从而得到最终的分类结果。 第二种方法是通过处理输入特征来构建组合分类器，其中一种常见的方法是随机森林(random forest)。随机森林方法通过随机选择特征子集和训练数据子集，构建多棵决策树，再将这些决策树进行组合，通过投票的方式得到最终的分类结果。 总之，组合方法是一种有效的分类技术，它能够通过构建一组分类器，综合他们的预测结果来提升分类准确性。通过增加分类器的多样性和增强决策的稳定性，组合分类器能够在各种数据挖掘任务中取得较好的效果。装袋和随机森林是两种常见的组合方法，它们在实践中被广泛应用于各个领域，并取得了良好的分类结果。