【摘 要】
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针对高维数据的分类问题,提出一种基于随机投影的决策树集成学习方法(Projection Forest,简记PJForest).该方法以决策树为基分类器,利用一系列随机投影对数据进行降维,基于降
【机 构】
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中国科学技术大学管理学院统计与金融系
【基金项目】
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国家自然科学基金(71873128),安徽省自然科学基金(1308085MA02)资助.
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针对高维数据的分类问题,提出一种基于随机投影的决策树集成学习方法(Projection Forest,简记PJForest).该方法以决策树为基分类器,利用一系列随机投影对数据进行降维,基于降维后的数据构建相应的一系列决策树,而后通过集成学习构造集成分类器.利用适当的随机投影对数据进行降维,能保持数据几何结构的信息;且通过随机投影对原始数据进行扰动,能丰富决策树的多样性,经过适当集成可有效克服噪音的影响,进而提升PJForest的泛化能力.证明了PJForest泛化误差的极限性质,得到泛化误差在一定意义下
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