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我想在 weka 中编写一个基于 j48 决策树的分类器,它在叶子内部使用另一种分类算法。特别是我想要knn。

让我们看一个分类过程,例如:给定一个新实例,我想使用 j48 树到达“他的”叶子,然后不是返回与该叶子关联的类,而是返回 knn 算法将返回的分类该实例,基于到达该叶子的训练集实例。所以基本上我想在j48的分类方法中注入knn算法。

我正在寻找一种简单的“不要写太多”的方法来使用 weka API 在 java 中做到这一点。对我来说最糟糕的情况是编写我自己的决策树并用 knn 实现它。最好的情况是我是否可以将 j48 和 IBk 用作黑匣子并以某种方式制作这个“混合”分类器。

喜欢听到有关如何做到这一点的任何想法。

谢谢!

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一旦您离开并执行了 k-NN,显然不会使用 J48 的分类。这只留下了 k-NN 结果,据我所知,您可以只使用不带 J48 的 k-NN 来实现与上述设置相同的结果。

于 2012-04-12T12:46:53.633 回答