混合式分類器於多類別資料之建構

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Title:	混合式分類器於多類別資料之建構
Authors:	王怡書黃美玲
Contributors:	工業工程與管理系
Keywords:	ANN類神經網路特徵選取 C5決策樹
Date:	2010
Issue Date:	2013-08-13 15:27:39 (UTC+8)
Publisher:	台中;國立勤益科技大學
Abstract:	本研究針對多類別的大腸桿菌資料庫利用特徵選取的方式來縮減變數。建構三種混合式分類器分別為決策樹結合類神經網路、支援向量機混合決策樹、貝氏網路混合決策樹。特徵選取中，本研究以Information Gain萃取重要的特徵變數。實驗結果可知，本研究所建構三種混合式分類器準確率都有不錯表現，最高準確率為94.05%。為了驗證本研究方法的適用性，不侷限於某一特定領域，再利用帕金森氏症資料庫來驗證其最高準確率為95.38%。
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