基于局部线性嵌入的随机森林算法

摘要：

　　随机森林是一种优秀的分类算法，然而随机森林算法不能有效的判断冗余属性，因此影响了在含有冗余属性的数据集上的分类效果。针对这一问题，本文提出了一种基于局部线性嵌入的随机森林算法。该算法利用局部线性嵌入算法对冗余属性数据集进行降维，然后利用随机森林算法进行分类学习。在UCI标准数据集上的仿真实验说明，本文算法是一种优秀的含冗余属性数据集分类算法。

关键词：随机森林、分类算法、局部线性嵌入、降维

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：33-35