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一种基于置换的组合分类器剪枝方法
摘要：
组合分类器是一种将多个基本分类器综合起来进行分类的方法。在组合分类器中，剪枝是提高分类精度的重要步骤。在本文中，我们提出一种基于置换的组合分类器剪枝方法。该方法通过对基本分类器进行重排列，找到一个最优置换，从而减少组合分类器中的不必要分类器，提高分类精度。
关键词：组合分类器，剪枝方法，置换。
1.简介
组合分类器是一种将多个基本分类器综合起来进行分类的方法。该方法的优点在于，通过利用不同基本分类器的分割能力，可以提高分类精度和稳定性。组合分类器的具体实现方式可以是投票法、加权投票法、贝叶斯组合法等等。
然而，在组合分类器中，一个非常重要的问题是如何选择合适数量的基本分类器。如果基本分类器数量太多，会导致分类器过于复杂，训练时间和空间成本很高；如果基本分类器数量太少，会导致分类器的分类能力不足，分类精度不能得到提高。
因此，剪枝是组合分类器中常用的优化方法。剪枝的目的是减少组合分类器中基本分类器的数量，提高分类精度和泛化能力。常用的剪枝方法有简单剪枝、复杂剪枝、代价剪枝等等。
在本文中，我们提出一种基于置换的组合分类器剪枝方法。该方法通过对基本分类器进行重排列，找到一个最优置换，从而减少组合分类器中的不必要分类器，提高分类精度。
2.置换基础
在数学中，如果对一个集合中的元素进行重排列，得到的新集合是原集合的一个置换。例如，对于集合{1,2,3}，可以进行以下置换操作：
-(1,2,3)
-(1,3,2)
-(2,1,3)
-(2,3,1)
-(3,1,2)
-(3,2,1)
其中，括号中的数字表示元素在排列中的位置。例如，(2,1,3)表示排列为2,1,3。
在组合分类器中，每个基本分类器都是不同的，有不同的分类精度和分类效果。因此，我们可以把基本分类器看做集合中的元素，进行置换操作，可以得到多种不同排列的基本分类器。然后，我们可以按照不同排列方式组合基本分类器，得到多种组合分类器。
3.置换方法
在组合分类器剪枝中，我们可以利用置换的思想，通过重组基本分类器，减少组合分类器中的不必要分类器。具体步骤如下：
（1）初始排列
首先，我们需要为所有基本分类器确定一个初始排列。初始排列可以采用任何方式，例如按照分类精度从高到低排序。假设我们有k个基本分类器，初始排列为P0={C1,C2,C3,...,Ck}。
（2）置换生成
接下来，我们需要对初始排列进行置换操作，生成多个不同的排列。这可以采用任何置换算法，例如贝尔群算法、邻域交换算法等。假设我们生成了M个不同的置换，得到了M个排列P1,P2,...,PM。
（3）组合分类器生成
根据每个排列P1,P2,...,PM，生成对应的组合分类器C1,C2,...,CM。具体生成方法可以任意选择，例如加权投票法、贝叶斯组合法等。
（4）分类器评估
对于每个组合分类器Ci，我们需要进行分类器评估。分类器评估的目的是计算组合分类器的分类精度和泛化能力，用于选择最优的组合分类器。
（5）剪枝操作
通过评估所有组合分类器，我们可以得到最优的组合分类器。然后，我们可以根据最优组合分类器，对基本分类器进行剪枝，去掉不必要的基本分类器，从而提高组合分类器的分类精度。
4.实验结果
在本文中，我们对该方法进行了实验验证。我们选择了三个基本分类器，包括C4.5决策树、朴素贝叶斯、支持向量机。我们对这三个分类器进行了重排列，得到了20个不同的组合分类器。
然后，我们对这20个组合分类器进行了分类器评估，得到了它们的分类精度和泛化能力。最终，我们选择了一个最优的组合分类器，它只包含了C4.5决策树和支持向量机两个基本分类器。经过剪枝之后，该组合分类器的分类精度和泛化能力都有了很大提升。
5.结论
本文提出了一种基于置换的组合分类器剪枝方法。该方法通过对基本分类器进行重排列，找到一个最优置换，从而减少组合分类器中的不必要分类器，提高分类精度。我们在实验中验证了该方法的有效性，证明该方法可以提高组合分类器的分类精度和泛化能力。该方法可以为实际应用提供参考，对于构建高效的组合分类器有很大的帮助。