一种基于近邻传播聚类的集成分类器构建方法

摘要

一种基于近邻传播聚类的集成分类器构建方法，包括以下步骤：S1、数据预处理；S2、获取特征距离负矩阵；S3、利用近邻传播聚类算法对特征进行聚类；S4、构建基分类器；S5、重复S4，直到基分类器数量达到预设值；S6、筛选基分类器；S7、基分类器集成。本发明能够与现有的特征过滤方法配合使用，具有更广阔的运用前景；采用bicor相关系数为关联准则利用近邻传播聚类对基因进行分组，并在此基础上采用随机选择的方式构建特征子空间，从而可以获得存在差异性和更优的基分类器；利用多数投票法进行融合基分类器，本发明的方法能够获得更好的分类效果，同时分类性能稳定。